微博深度学习平台架构和实践读后感

随着人工神经网络算法的成熟、GPU计算能力的提升，深度学习在众多领域都取得了重大突破。本文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。微博深度学习平台极大地提升了深度学习开发效率和业务迭代速度，提高了深度学习模型效果和业务效果。

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。

深度学习框架

深度学习框架是进行深度学习的工具。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。

深度学习平台

腾讯深度学习平台DI-X

阿里机器学习平台PAI

百度深度学习平台

微博深度学习平台架构和实践

微博深度学习平台是微博机器学习平台的重要组成部分，除继承微博机器学习平台的特性和功能以外，支持TensorFlow、Caffe等多种主流深度学习框架，支持GPU等高性能计算集群。

总结：

1. 机器学习工作流和控制中心是我们在规范机器学习工作流程的设计成果，系统化的标准流程能极大提升机器学习开发效率和业务迭代速度。

2. 深度学习模型训练集群和模型在线预测服务是我们在深度学习模型训练、模型预测的集群化、服务化方面的系统产出，是保障模型效果和业务效果的基础。

3. 我们在做软件杯的时候也有用到深度学习的框架，比如TensorFlow，而且在文本分析的时候也有用到，深度学习在现在的学习领域中还是占有很重要的部分的，希望自己以后有机会能够更进一步的学习。

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