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深度学习工业级部署实践:基于Spark部署Tensorflow深度学习模型

深度学习与NLP | 专注深度学习、NLP技术,资讯 2020/11/11 13:58

深度学习具有强大的学习能力,已经成为以NLP、图像和语音等AI应用领域的标配技术。但在工业部署中,却存在两个明显问题:

1、深度学习模型一般都比较复杂,非常占内存,计算耗时。

2、大数据时代,实际工业生产环境下,每天需要处理的增量数据上亿,甚至数十亿。

因此,在训练得到优质的深度学习模型(基于Tensorflow)之后,如何部署模型,高效处理上亿的数据是一个紧急且至关重要的问题。

本视频主要讲解,如何结合Spark大数据平台,利用分布式、多并发的模式来高效的部署深度学习模型,希望能给您一些启发。


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