杭州2017年2月14日電 /美通社/ -- 在2月12日“2017 Kubernetes Meetup 中國(guó)”開(kāi)幕典禮暨“2.12上海站”活動(dòng)中，才云發(fā)布了全球首個(gè) TensorFlow as a Service (TaaS) v1.0.0 深度學(xué)習(xí)平臺(tái)。
谷歌深度學(xué)習(xí)框架 TensorFlow 自2015年11月開(kāi)源以來(lái)受到了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛關(guān)注。然而要將 TensorFlow 真正地應(yīng)用于生產(chǎn)環(huán)境中仍然存在很大的挑戰(zhàn)。為了進(jìn)一步降低 TensorFlow 的使用門(mén)檻，才云（caicloud.io）早在 2016 年4月即發(fā)布國(guó)內(nèi)首個(gè)基于容器集群的分布式深度學(xué)習(xí) TensorFlow 系統(tǒng) Clever，于2月12日正式發(fā)布產(chǎn)品 TensorFlow as a Service (TaaS) v1.0.0 商用版。
TaaS v.1.0.0 包括支持 CPU 和 GPU 的分布式 TensorFlow 模型訓(xùn)練平臺(tái)和 TensorFlow 模型托管平臺(tái)。通過(guò)將 TensorFlow 與谷歌開(kāi)源的容器云平臺(tái)管理工具 Kubernetes 結(jié)合， Caicloud 提供的 TaaS 服務(wù)解決了 TensorFlow 在使用中學(xué)習(xí)成本高、管理難、監(jiān)控難、上線(xiàn)難等問(wèn)題，旨在幫助企業(yè)更快、更容易地體驗(yàn)和應(yīng)用最新深度學(xué)習(xí)技術(shù)。 Caicloud 作為國(guó)內(nèi)首家提供商用分布式 TensorFlow 解決方案的云平臺(tái)，將引領(lǐng)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)發(fā)展的新潮流。
谷歌深度學(xué)習(xí)框架 TensorFlow
TensorFlow 在谷歌內(nèi)外都已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用。
在谷歌內(nèi)，語(yǔ)音搜索、廣告、電商、圖片、街景圖、翻譯、 YouTube 等眾多產(chǎn)品之中都有基于 TensorFlow 的系統(tǒng)。AlphaGo 的開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì) DeepMind 也正式宣布其開(kāi)發(fā)的系統(tǒng)將全部基于 TensorFlow 。
在谷歌外，優(yōu)步（Uber）、Snapchat、Twitter、京東、小米等國(guó)內(nèi)外科技公司也加入了使用 TensorFlow 的行列。在短短的一年時(shí)間內(nèi)， TensorFlow 在開(kāi)源社區(qū) Github 上的活躍度已遠(yuǎn)超 Caffe 、MXNet 、Torch 、Theano 等其他開(kāi)源深度學(xué)習(xí)工具。
TensorFlow 生產(chǎn)化的難點(diǎn)
雖然 TensorFlow 在眾多大型 IT 公司已得到了廣泛的使用，但在廣大的中小型 IT 企業(yè)以及傳統(tǒng)企業(yè)中，要將其應(yīng)用于生產(chǎn)環(huán)境卻仍然存在挑戰(zhàn)。
在單機(jī)環(huán)境下，即使使用目前先進(jìn)的 GPU 都無(wú)法滿(mǎn)足訓(xùn)練大型深度學(xué)習(xí)模型的計(jì)算量要求。
而在集群環(huán)境下， TensorFlow 存在高門(mén)檻、難配置、難管理等問(wèn)題。分布式 TensorFlow 也不支持多用戶(hù)管理，在多用戶(hù)同時(shí)使用時(shí)存在資源和權(quán)限分配等問(wèn)題。
Caicloud 解決方案
為了讓更多企業(yè)能夠享受到 TensorFlow 帶來(lái)的人工智能技術(shù)革新，Caicloud 提供了產(chǎn)品 TensorFlow as a Service (TaaS) v1.0.0 來(lái)搭建企業(yè)版的 TensorFlow 平臺(tái)。
TaaS 可以幫助企業(yè)更好的管理分布式 TensorFlow 的模型訓(xùn)練過(guò)程，并一鍵上線(xiàn)訓(xùn)練好的 TensorFlow 模型。下表對(duì)比了原生態(tài)分布式TensorFlow和Caicloud TaaS 平臺(tái)的差異：
目前，Caicloud 已經(jīng)將 TaaS 實(shí)際應(yīng)用于很多大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中，并對(duì)外提供企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)解決方案服務(wù)。
雖然 TaaS 可以極大程度降低企業(yè)使用 TensorFlow 的門(mén)檻，但為了進(jìn)一步幫助企業(yè)節(jié)約研發(fā)投入，直接享用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，Caicloud 提供了大數(shù)據(jù)解決方案服務(wù)。Caicloud 通過(guò)在深度學(xué)習(xí)算法和平臺(tái)上的技術(shù)積累，已為安防、電商、金融、物流等多個(gè)行業(yè)提供大數(shù)據(jù)服務(wù)。
Caicloud 基于不同應(yīng)用場(chǎng)景，針對(duì)性地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和模型訓(xùn)練，把大數(shù)據(jù)融入到各個(gè)行業(yè)的深層次業(yè)務(wù)中。通過(guò) TaaS 平臺(tái)，Caicloud 大數(shù)據(jù)解決方案可以更有效地利用海量數(shù)據(jù)，從而更多地挖掘數(shù)據(jù)中的價(jià)值。在一些實(shí)際問(wèn)題中，通過(guò) TaaS 平臺(tái)訓(xùn)練得到的模型可以成功地將正確率提升 80%。
TaaS分布式模型訓(xùn)練平臺(tái)先睹為快
提交訓(xùn)練任務(wù)界面：
任務(wù)監(jiān)控界面：
啟動(dòng) TensorFlow Serving：
通過(guò)界面調(diào)試API：
才云計(jì)劃將在 2017 年 3 月底發(fā)行 TaaS 的下一個(gè)演進(jìn)版本 v.2.0.0。除了 TaaS 私有云產(chǎn)品進(jìn)一步加強(qiáng)外，未來(lái)還將有邀請(qǐng)制公有云內(nèi)測(cè)版本，歡迎密切關(guān)注。如有業(yè)務(wù)需求，歡迎垂詢(xún)：info@caicloud.io
