原標(biāo)題:深度學(xué)習(xí)的容器化服務(wù):海航云聯(lián)袂天云大數(shù)據(jù)推動AI民主化
深度學(xué)習(xí)的容器化服務(wù):海航云聯(lián)袂天云大數(shù)據(jù)推動AI民主化
近日,海航云聯(lián)袂天云大數(shù)據(jù)發(fā)布深度學(xué)習(xí)的容器化服務(wù)系統(tǒng),系統(tǒng)采用輕AI理念,集合天云大數(shù)據(jù)AI平臺與海航云平臺的優(yōu)勢,使數(shù)據(jù)科學(xué)的稀缺資源通過云的形式快速落地并實現(xiàn)一站式部署,讓企業(yè)用戶用書本的價格即可購買AlphaGo的預(yù)測能力,輕松實現(xiàn)一鍵入云。
在2015年底,有“硅谷鋼鐵俠”之稱的埃隆·馬斯克提出以“讓AI的力量民主化”為目標(biāo)的OpenAI計劃,意在推動AI領(lǐng)域的研究成果面向 公眾共享,使其成為真正普適性的技術(shù);今年7月,谷歌總裁Sundar宣布谷歌未來的發(fā)展將一切以人工智能優(yōu)先,標(biāo)志著新時代的到來,同時也意味著AI成 為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必備路徑。
AI的普及化、民主化發(fā)展愈發(fā)從幕后走向臺前,輕AI的理念、為用戶帶來的便捷性,將AlphaGo背后高深莫測的數(shù)據(jù)科學(xué)變得日益親民,同時使得人工智能在企業(yè)的大規(guī)模推進(jìn)成為可能。
天云大數(shù)據(jù)AI平臺:數(shù)據(jù)科學(xué)從并行到分布式
目前AI產(chǎn)業(yè)化面臨著諸多困難,從人才層面來講,同時具備Hadoop、Spark等大規(guī)模數(shù)據(jù)處理能力以及數(shù)據(jù)科學(xué)能力的復(fù)合型人才非常稀缺;從組織形態(tài)層面講,管理層需要就企業(yè)轉(zhuǎn)型為數(shù)據(jù)驅(qū)動形態(tài)做出相應(yīng)的戰(zhàn)略規(guī)劃和調(diào)整。
天云大數(shù)據(jù)的MAXIMAI平臺,突破Hadoop、Spark在部署使用上的瓶頸,在SPARK/ALLUXIO分布式內(nèi)存計算框架下,使用 scala語言徹底重構(gòu)了深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)等前沿數(shù)據(jù)科學(xué)算法,同時采用Free coding的免代碼交互式調(diào)參優(yōu)化,不再依賴于昂貴的GPU,在商業(yè)化X86集群上即可運行深度學(xué)習(xí),實現(xiàn)了從并行化計算到分布式計算的轉(zhuǎn)變。從而解決 了分布式與機(jī)器學(xué)習(xí)算法難結(jié)合的問題,幫助企業(yè)快速實現(xiàn)AI產(chǎn)業(yè)化。
天云大數(shù)據(jù)MAXIMAI技術(shù)框架
海航云:以應(yīng)用為中心助力企業(yè)持續(xù)創(chuàng)新
伴隨 Docker 帶來的云計算革命,容器在提升資源利用率和生產(chǎn)效率方面的優(yōu)勢備受矚目。海航云是基于kubernetes的企業(yè)級容器云平臺,為用戶提供大規(guī)模集群管 理、高性能并發(fā)部署、代碼構(gòu)建、秒級部署、CI/CD、鏡像服務(wù)、容器服務(wù)、volume管理、彈性伸縮、自動化運維、混合編排等全生命周期管理服務(wù),以 應(yīng)用為中心、助力企業(yè)實現(xiàn)持續(xù)創(chuàng)新。
海航云通過對大規(guī)模的服務(wù)器集群做出更合理的抽象和管理,降低了分布式應(yīng)用運行維護(hù)的復(fù)雜度,為容器化的應(yīng)用提供資源調(diào)度、部署運行、服務(wù)發(fā)現(xiàn)、彈性伸縮等整一套功能,有效提升資源利用率3倍,并能夠讓用戶一鍵部署或啟動所有服務(wù)。
通過對網(wǎng)絡(luò)、存儲、部署運行的持續(xù)優(yōu)化與實踐,海航容器云平臺能夠?qū)崿F(xiàn):加快應(yīng)用部署和迭代周期;無感知實現(xiàn)應(yīng)用彈性伸縮;無縫滾動升級應(yīng)用新 功能;優(yōu)化硬件資源利用率,按需合理分配和調(diào)度容器資源;混合應(yīng)用編排;自動管理工作負(fù)載;故障自動恢復(fù);開發(fā)測試生產(chǎn)環(huán)境一致性等目標(biāo)。海航容器云平臺 目前已在3個數(shù)據(jù)中心部署,運行了電商應(yīng)用、航空運行、協(xié)同辦公、移動應(yīng)用、在線旅游、互聯(lián)網(wǎng)金融、政府大數(shù)據(jù)、智慧機(jī)場、智能建筑等多套業(yè)務(wù)應(yīng)用的生產(chǎn) 環(huán)境。
海航云的產(chǎn)品及服務(wù)
海航云與天云大數(shù)據(jù)此番強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)手,旨在實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的容器化服務(wù),成為跨界合作推動AI民主化的重要實踐。本系統(tǒng)基于容器云平臺使用 Docker鏡像進(jìn)行混合編排,輕松實現(xiàn)AI平臺的快速部署,通過kubernetes對計算資源進(jìn)行統(tǒng)一調(diào)度和管理,為AI平臺提供彈性伸縮、一鍵擴(kuò)容 等能力,有效提升計算效率。同時,采用創(chuàng)新的圖形界面交互模式,實現(xiàn)對數(shù)據(jù)建模整個生命周期的可視化和模塊化管理,并借助算法訂閱的方式,將數(shù)據(jù)科學(xué)家從 復(fù)雜高深的分布式程序開發(fā)方式和軟、硬件系統(tǒng)調(diào)試中解放,能夠高效快捷地利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)處理多樣的業(yè)務(wù)問題,使AI的實現(xiàn)方式突破瓶頸,不再成為企業(yè)進(jìn) 行大規(guī)模推廣的技術(shù)瓶頸。
海航云與天云AI平臺的聯(lián)合實踐方面,基于美蘭國際機(jī)場上億條航班數(shù)據(jù),利用天云MaximAI平臺,使用貪心算法計算每日最優(yōu)廊橋調(diào)度計劃, 并根據(jù)廊橋遠(yuǎn)近機(jī)型等約束條件和航班延誤預(yù)測沖突,使用遺傳算法動態(tài)規(guī)劃最佳調(diào)度方案,最大化提升機(jī)位分配靠橋率,優(yōu)化運營成本,并為后期離島免稅店的數(shù) 字化運營,勾勒出精確的成本基線。
海航云與天云大數(shù)據(jù)啟動深度戰(zhàn)略合作,將跨界結(jié)合雙方優(yōu)勢,加速企業(yè)級AI云服務(wù)開發(fā)進(jìn)程,致力于打造國內(nèi)領(lǐng)先的深度學(xué)習(xí)容器化服務(wù)平臺,加速AI在企業(yè)內(nèi)的落地應(yīng)用,共同推進(jìn)AI的民主化進(jìn)程。
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