《微博深度学习平台架构和实践》读后感

《微博深度学习平台架构和实践》读后感

《微博深度学习平台架构和实践》介绍了微博引入深度学习和搭建深度学习平台的经验，特别是机器学习工作流、控制中心、深度学习模型训练集群、模型在线预测服务等核心部分的设计、架构经验。其中我对深度学习平台的介绍印象比较深刻。

1、人工智能和深度学习

人工智能为机器赋予人的智能。随着计算机计算能力越来越强，在重复性劳动和数学计算方面很快超过了人类。然而，一些人类通过直觉可以很快解决的问题，例如自然语言理解、图像识别、语音识别等，长期以来很难通过计算机解决。随着人工神经网络算法的成熟、GPU计算能力的提升，深度学习在这些领域也取得了重大的突破，甚至已经超越人类。深度学习大大拓展了人工智能的领域范围。

2、深度学习框架

深度学习框架是进行深度学习的工具。简单来说，一套深度学习框架就是一套积木，各个组件就是某个模型或算法；开发者通过简单设计和组装就能获得自己的一套方案。深度学习框架的出现降低了深度学习门槛。开发者不需要编写复杂的神经网络代码，只需要根据自己的数据集，使用已有模型通过简单配置训练出参数。

TensorFlow、Caffe和MXNet是三大主流的深度学习开源框架：TensorFlow的优势是社区最活跃，开源算法和模型最丰富；Caffe则是经典的图形领域框架，使用简单，在科研领域占有重要地位；MXNet在分布式性能上表现优异。PaddlePaddle、鲲鹏、Angel则是百度、阿里、腾讯分别推出的分布式计算框架。

2015年底，Google开源了TensorFlow深度学习框架，可以让开发者方便地组合CNN、RNN等模块实现复杂的神经网络模型。TensorFlow是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。

2016年，百度开源了PaddlePaddle（PArallel Distributed Deep LEarning 并行分布式深度学习）深度学习框架。PaddlePaddle具有易用，高效，灵活和可伸缩等特点，为百度内部多项产品提供深度学习算法支持。

3、深度学习平台

深度学习框架主要提供神经网络模型实现，用于进行模型训练。模型训练只是机器学习和深度学习中的一环，除此之外还有数据输入、数据处理、模型预测、业务应用等重要环节。深度学习平台就是整合深度学习各环节，为开发者提供一体化服务的平台。深度学习平台能够加快深度学习的开发速度，缩减迭代周期；同时，深度学习平台能够将计算能力、模型开发能力共享，提升开发效率和业务效果，也能够将资源合理调度，提高资源利用率。

（1）腾讯深度学习平台DI-X

腾讯深度学习平台DI-X于2017年3月发布。DI-X基于腾讯云的大数据存储与处理能力来提供一站式的机器学习和深度学习服务。DI-X支持TensorFlow、Caffe以及Torch等三大深度学习框架，主要基于腾讯云的GPU计算平台。DI-X的设计理念是打造一个一站式的机器学习平台，集开发、调试、训练、预测、部署于一体, 让算法科学家和数据科学家，无须关注机器学习（尤其是深度学习）的底层工程繁琐的细节和资源，专注于模型和算法调优。

DI-X在腾讯内部使用了一年，其主要用于游戏流失率预测、用户标签传播以及广告点击行为预测等。

（2）阿里机器学习平台PAI

阿里机器学习平台PAI1.0于2015年发布，包括数据处理以及基础的回归、分类、聚类算法。阿里机器学习平台PAI2.0于2017年3月发布，配备了更丰富的算法库、更大规模的数据训练和全面兼容开源的平台化产品。深度学习是阿里机器学习平台PAI2.0的重要功能，支持TensorFlow、Caffe、MXNet框架，这些框架与开源接口兼容。在数据源方面，PAI2.0支持非结构化、结构化等各种数据源；在计算资源方面，支持CPU、GPU、FPGA等异构计算资源；在工作流方面，支持模型训练和预测一体化。

PAI已经在阿里巴巴内部使用了2年。基于该平台，在淘宝搜索中，搜索结果会基于商品和用户的特征进行排序。

（3）百度深度学习平台

百度深度学习平台是一个面向海量数据的深度学习平台，基于PaddlePaddle和TensorFlow开源计算框架，支持GPU运算，为深度学习技术的研发和应用提供可靠性高、扩展灵活的云端托管服务。通过百度深度学习平台，不仅可以轻松训练神经网络，实现情感分析、机器翻译、图像识别，也可以利用百度云的存储和虚拟化产品直接将模型部署至应用环境。