本文主要为您介绍TensorFLow 深度学习解决方案。

背景信息

基于阿里云强大计算能力的深度学习解决方案,为您提供一个低门槛、开放、端到端的深度学习服务平台。方便数据科学家和算法工程师快速开始利用阿里云的资源(包括 ECS 云服务器、GPU 云服务器、高性能计算 HPC、文件存储 NAS、Elastic MapReduce、负载均衡等服务)执行数据准备、模型开发、模型训练、评估和预测等任务。并能够方便地将深度学习能力转化为服务 API,加速与业务应用的集成。

TensorFlow 是业界最流行的深度学习框架, 但是如何将 TensorFlow 真正运用于生产环境却并不简单,它面临着资源隔离,应用调度和部署,GPU 资源分配,训练生命周期管理等挑战。特别是大规模的分布式训练场景,单靠手动部署和人力运维已经无法有效处理。特别启动每个模块都需要指定好分布式集群的 clusterSpec。

阿里云 Kubernetes 深度学习解决方案有效应对在负载均衡、弹性伸缩、高可用性以及滚动升级方面的挑战,利用 Kubernetes 的内置自动化能力,将极大地降低 TensorFLow 应用的运维成本。

具体而言,该深度学习解决方案具备以下特性:
  • 简单:降低构建和管理深度学习平台的门槛。
  • 高效:提升 CPU、GPU 等异构计算资源的使用效率,提供统一的用户体验。
  • 全周期:提供基于阿里云强大服务体系构建端到端深度学习任务流程的最佳实践。
  • 服务化:支持深度学习能力服务化,与云上应用的轻松集成。

开始使用

  1. 环境准备。
  2. TensorFlow模型开发,开发模型。
  3. 运行TensorFlow 分布式模型训练 ,导出模型。
  4. 利用导出的模型,执行 TensorFlow模型预测