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用 Analytics-Zoo 构建统一的大数据 AI 应用的架构实践

  • 2019 年 9 月 02 日
  • 本文字数:680 字

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用 Analytics-Zoo 构建统一的大数据 AI 应用的架构实践

在大数据中使用深度学习算法挖掘数据的内在价值一直都是业界关注的热点,为大数据工程师提供开箱即用的深度学习应用流水线构建工具箱就显得尤为重要。Analytics-Zoo 是由 Intel 开源,基于 Apache Spark、Tensorflow、Keras 和 BigDL 的大数据分析 + AI 平台。Analytics Zoo 是一个高阶大数据分析和 AI 平台,它能够帮助用户利用 Spark 的各种流水线、内置模型和特征操作等,构建基于大数据的深度学习端到端应用。Analytics-Zoo 同时内置了许多开箱即用的深度学习模型和用例。其最大的优势在于基于现有 Spark 或 YARN 等大数据平台,无需额外的深度学习硬件加速器,无缝运行各类主流的深度学习框架和模型,方便企业在已有的大型 Apache Hadoop/Spark 集群上进行分布式训练及推理。英特尔资深软件架构师史栋杰即将在 QCon 全球软件开发大会(上海站)2019分享《用 Analytics-Zoo 构建统一的大数据 AI 应用的架构实践


听众受益

  1. 了解大数据分析到深度学习的技术债务及开发 Analytics Zoo 的初衷;

  2. 在 Spark 上构建端到端的数据分析及 AI 流水线应用,在 Spark 上运行分布式 Tensorflow 及 Keras;

  3. 将大数据上的深度学习应用部署到生产环境,使用 OpenVINO 加速,Web Services、Flink 流处理等场景的支持,基于 pub-sub 的 Cluster Serving 架构;

  4. 了解 Analytics Zoo 内置的特征工程、深度学习模型和应用场景实例。


嘉宾介绍


史栋杰,英特尔资深软件架构师。多年从事企业级计算、风控、大数据分析、云计算容器编排、数据分析与人工智能领域的研发,英特尔开源框架 BigDL 与 Analytics-Zoo 的贡献者之一。


更多大数据分析的支撑技术的相关分享请访问 QCon 上海 2019 官网。


2019 年 9 月 02 日 00:00680

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