小米深度学习平台架构与实现

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CNN是卷积神经网络。通过卷积网络的模型,可不才能高效趋于稳定理图像分类或人脸识别等应用。

我们我们我们我们都希望用户能直接访问我们我们我们我们都的分布式存储,时候对Tensorflow源码做了修改。提交任务的时候可不才能直接指定4个 FDS的路径,系统就能根据用户的权限直接读取训练数据。

分布式Tensorflow同样时需把代码拷贝到分布式的各台机器上,且不论Tensorflow的性可不才能是随着节点数越多而增强,服务器维护成本已呈线性增加了。

对Google官方的Tensorflow做了拓展。训练完时候数据全部放入去分布式存储里,用Tensorflow指定FDS路径。

我们我们我们我们都希望这名 平台是高可用的,即使用户的任务训练失败,才能重新给用户做4个 调度。

通过Submit Train Job的API把任务提交到云端,真正用GPU或CPU训练的代码就在云端运行。运行完时候会把模型保存到分布式存储上边。

通过4个 统一的接口对外提供图像相关的API,底层是由Kubermetes进行调度和资源隔离。

我们我们我们我们都这名 平台封装了4个 Kubelet,让用户把业务代码提交上来,组成4个 Docker容器的格式,但会 由Kubelet去调度。

目前这名 平台可能为用户提供深度学习框架的开发环境,开发完时候可不才能把代码提交上去,但会 就可不才能训练,训练结果会直接保趋于稳定我们我们我们我们都被委托人的分布式存储里。用户可不才能通过这名 平台起4个 RPC服务,他的手机或业务服务器才能直接调用这名 服务。我们我们我们我们都还提供了Model Zoo以及RPC客户端的一点功能。

我们我们我们我们都希望这是4个 云计算,而都在提供裸机的服务。用户只需写好应用代码提交,越多通过Ssh或登录到服务器上用脚本运行。

我们我们我们我们都把用户的脚本学会英语来时候,不时需它去管理服务器的环境,只时需声明这名 集群有哪几个个PS、Worker和Master,把那先 参数提交给Cloud-Ml的API服务,由它来申请可用的IP和端口。

GameAI是游戏人工智能,通过图像的结果用增强学习和Qlearning的算法,就可不才能实现它自动最大化地得到分数。

在有深度学习平台时候,工作流是原本的。上边是工作环境,云端有服务器和基础架构维护的服务。用户在本地环境编写被委托人的Tensorflow应用,在本地验证这名 应用可不才能跑起来。

HPAT是神经网络里的超参数自动调优,极大缩短了科研人员和专注做算法模型人员的时间。

这整个大平台主时候由Tensorflow和Kubermetes实现的。由这名 平台管理底层维护的CPU服务器和GPU服务器、虚拟机以及AWS的机器。

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内容来源:2016年12月16日,小米云平台深度学习研发工程师陈迪豪在“GIAC 全球互联网架构大会”进行《支撑百度搜索引擎99.995%可靠名字服务派发》演讲分享。IT大咖说作为独家视频合作方式 方式 方,经主办方和讲者审阅授权发布。

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我们我们我们我们都把Model文件放入去存储中,通过API把Paper实现了,不同的Model都可不才能部署到这名 平台上,原本就可不才能通过RPC来直接访问这名 服务了。

用户就可不才能确定被委托人喜欢的客户端,用RPC的方式 请求模型服务。

人们说过,任何复杂化的间题都能通过抽象来处置。

有了深度学习平台时候,通过可能支持的API声明提交任务的名称,编写好Python代码的地址。运行代码的参数通过Post请求过来。

底层是依赖Google可能开源的Tensorflow Serving直接加载模型文件。

Tensorflow这名 Library时需人工安装,脚本时需手动运行,环境时需手动配置。分布式的Tensorflow要把4个 脚本拷贝到多台机器上,手动配置。要进行代码调优时需手动Run和Tune。

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Tensorboard可不才能看定义的模型价值形式。

训练任务提交时候,在命令行可不才能看多任务训练日志。

今天主要给我们我们我们我们都分享了深度学习的应用,以及在思考做4个 深度学习平台时候,我们我们我们我们都的考虑和派发,希望能给我们我们我们我们都带来一点帮助。我们我们我们我们都也相信云计算大数据时代可能到来,下4个 时代可能是深度学习,但会 未来会继续往云深度学习发展。谢谢我们我们我们我们都!

我们我们我们我们都在上边引入4个 分布式的管理系统,让上层业务应用不时需直接管理底层资源,由统一的调度系统去实现。

我们我们我们我们都想做Tensorflow模型调优,但服务器可能出现OOM、可能使用的端口被别人占用、也可能磁盘出现故障,服务器环境变成应用开发者的负担。

训练任务时候时候结束可不才前会 直接起4个 Model Service。可能文件可能保趋于稳定云存储里了,我希望再发4个 API请求,在后端也封装了4个 Docker Image。

RL是Alphago用到的增强学习,它的底层也用到一点深度学习技术。

我们我们我们我们都让用户把分布式节点个数和当前任务管理器运行运行角色通过环境变量定义,环境变量名是固定的。原本它只时需4个 环境变量就可不才能定义任务管理器运行运行在分布式训练里的角色。

机器学习是通过机器进行自主学习数据而非以编码的方式 ;深度学习是机器学习的4个 分支,主要包括并都在最基本的网络价值形式。

在线服务支持Grpc和HTTP接口,理论上支持大每种编程语言。可不才能使用Java客户端、C++客户端、Go客户端和Python客户端,或直接在Andriod请求模型服务。

在使用Tensorflow的时候,只写4个 静态纯文本的文件,通过Python解释器去运行,时候Tensorflow本质上时候4个 Deep Learning Library。

RNN模型是在神经元里加入带记忆的神经元价值形式,可不才能处置和时间序列有关的间题。

但现在有了神经网络,输入时候数据,我希望定义4个 简单的神经网络,把应用写好后通过数据训练,就能实现4个 效果不错的图像分类应用。

Kubermetes是4个 容器的集群管理系统,它会依赖4个 多节点的Etcd集群,有4个 或多个Master去管理Kubelet节点。每个物理可能部署4个 Kubelet和Docker任务管理器运行运行,在上边会运行多个Docker的Container。

我希望有4个 应用要通过极少量图片训练分辨出猫和狗的图片。可能按照传统的方式 ,任务管理器运行员被委托人写应用来区别猫狗图片,可能时需时候规则和图形处置技巧,时需是4个 图像专家。

随便说说Google开源了4个 非常好的深度学习工具,但它并这么处置深度学习应用部署和调度的间题。

我们我们我们我们都对存储系统做了集成。开源的Tensorflow目前只支持本地存储,可能我们我们我们我们都在云端训练,任务由我们我们我们我们都调度到特定的机器,用户可能直接把训练数据放入去本地。

我们我们我们我们都想把模型的训练和服务进行集成。4个 模型训练完成都在得到一点模型文件,可不才能直接把那先 模型文件应用起来。

右边是Python的Grpc客户端,当模型起来时候,用户只时需编写二十几行Python代码,把模型的输入准备好,就可不才能请求服务。

命令行工具Command才能直接把写好的脚本提交到云平台进行训练。还有内控 集成的Web Console。

今天的分享到此时候时候结束,谢谢我们我们我们我们都!

我们我们我们我们都希望能支持并发的训练。

让用户的Docker直接提交到Kubermetes集群里,真正彻底处置用户依赖的间题。

这是深度学习平台的基本架构。

http://t.cn/R9ONt8f

通过Automatically Tuning平台,用户可不才能一次提交多个超参数组合,让它并行训练,等训练时候时候结束可不才能直接看多效果。

我们我们我们我们都也提供SDK对API做了封装。

MLP是多层感知机,也时候传统的神经网络。可能被Google极少量应用在Youtube视频推荐和APP推荐上。

Google可能开源了Inception的模型,是层数比较高的4个 多层神经网络。这名 网络一点复杂化,用GPU机器可能要训练两到三周才能实现。有了Tensorflow原本的工具后,可不才能在Github地址上直接下载它的模型。

这是4个 分层和解耦的基本架构,好处时候API服务只时需负责授权认证、任务管理,调度通过Kubermetes去做,Kubermetes的元数据都通过Etcd去存储,每一每种都利用API进行请求。原本就能把整个系统的组件解耦。

左边是Online Services,用户把模型训练完保趋于稳定这里,起4个 容器,对外提供高性能的RPC服务。

Tensorflow是Google开源的4个 Deep Learning Library,提供了C++和Python接口,支持使用GPU和CPU进行训练,也支持分布式大规模训练。

支持分布式训练。用户在Python脚本里定义了一系列参数,把这名 脚本拷贝到各台机器上去运行。

用户之间的任务是时需做资源隔离和动态调度。

让用户提交代码的时候提交4个 标准的Python Package。

用户可不才能用官方提供的Test TF APP去看模型训练的效果要怎样,可能没间题,在用户被委托人的环境调用Deploy Model的API,原本就会把Model学会英语来起4个 容器,对外提供RPC服务。

针对不同的模型声明不同的请求数据,输入类型和输入的值通过Json定义,就可不才能请求模型服务了。

训练完把模型导出到FDS时候,通过Cloud-Ml的API创建4个 服务,加载它的模型文件。

最上层是用户业务,有广告、搜索、游戏等,都在被委托人的业务场景,可不才能根据被委托人的数据格式编写一点Tensorflow、深度学习的脚本。通过Cloud-Ml的API把任务提交到服务端,由服务端创建4个 容器,把它调用到真正的物理机计算资源上。