2017年12月22日，袁进辉（老师木）代表OneFlow团队在全球互联网架构大会上海站做了《深度学习平台技术演进》的报告，小编对报告内容作简要梳理注解，以飨读者。 ，传统大数据平台里的某些技术未必再对深度学习平台适用；（4）深度学习软件平台技术在快速演进中，一部分早期被采用的技术正在被新方法替代；（5）仍有很多重要问题未被现有开源深度学习平台解决；（6）深度学习软件尚处在发展早期 注：深度学习在近些年带来的突破无须赘言，从图像 (ImageNet) ，语音，围棋人机大战等方面的突破都源于深度学习技术。 注：机器学习可以视为一种从训练数据中自动推导出程序的方法。 以最常见的有监督学习（supervised learning）为例，可简单理解为，通过优化方法自动在高维空间找到分类超平面。 注：现实中遇到的绝大部分机器学习问题，基于原始特征（Input Space）无法找到分类超平面把训练数据里的正例和负例恰好分开。
Facebook产品或服务使用的机器学习算法。 C.Facebook内部“机器学习作为服务” Facebook有几个内部平台和工具包，目的是简化在Facebook产品中利用机器学习的任务。 Facebook大多数的机器学习训练通过FBLearner平台完成。这些工具和平台协同工作的目的是提高机器学习工程师的生产力，并帮助他们专注于算法的创新。 ? Facebook机器学习流和架构。 Caffe2是Facebook的内部训练和部署大规模机器学习模型的框架。Caffe2关注产品要求的几个关键的特征：性能、跨平台支持，以及基本的机器学习算法。 不同服务的机器学习训练平台、频率、持续时间。 计算类型和位置 在GPU进行训练：Lumos, Speech Recognition、Language Translation。 对于机器学习应用程序，这提供了一个充分利用分布式训练机制的机会，这些机制可以扩展到大量的异质资源（例如不同的CPU和GPU平台，具有不同的RAM分配）。
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这三类机器学习平台并没有绝对的优劣，对于企业而言，也不一定一开始就要选择第三代机器学习平台，凡事都要有一个演进的过程。 如果说草创阶段，大可以选择第一代机器学习平台，先让机器学习应用于业务，产生业务价值；然后再引入第二代机器学习平台让机器学习模型能快速且自动化的应用于业务。 第二代机器学习平台：基于模型的解决方案 正是因为第一代机器学习平台有着种种缺陷，于是有人开始讨论“数据科学工作流程”或机器学习开发生命周期 (MLDLC)。 目前的第二代机器学习平台在很多企业开始使用，并且由一些专门做企业 AI 的开发商完成第二代机器学习平台的搭建。 第三代机器学习平台是因为 AI 算法已经足够成熟了，只需要像平台提供一些训练数据就可以让平台完成一次机器学习模型的训练和部署到生产环境。
本文系统的介绍了联邦学习的发展历程以及业界情况，并重点介绍了TEG数据平台部研发的AngelFL联邦学习的技术特点，尤其在真正业务场景中落地时的探索和技术上的考量。 AngelFL联邦学习平台 业务需求 AngelFL联邦学习的发展，主要来自业务需求的驱动。 整个平台构建在Angel智能学习平台的基础之上，Angel 已应用于微信支付、QQ、腾讯视频、腾讯社交广告及用户画像挖掘等业务，随着广泛的应用，在保护数据隐私的前提下，联合多方数据建模的需求日益凸显。 整个系统以 Angel 的高维稀疏训练平台作为底层，抽象出“算法协议”层，供实现各种常见机器学习算法。 说明：AngelFL联邦学习平台构建在 Angel 之上，其核心组件是 Angel-PS 参数服务器。
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机器之心对腾讯 T4 专家、腾讯云机器学习平台技术负责人黄明进行了采访，从中得到了答案。 机器之心：深度学习平台不是一个新鲜概念，国内外一些公司早已尝试研发深度学习平台，部分公司已见成效。 随着机器学习与人工智能的发展，腾讯内部需要一个平台，支持内部算法工程师和数据科学家的迫切需求，DI-X 应运而生，并成为主要机器学习平台，每天有上万的机器学习任务流，在上面运行各种算法，并训练出各种各样的模型 在技术层面来说，深度学习云平台的研发难点在哪里？又是如何解决的？ 黄明：DI-X 项目是由腾讯云的数据产品团队和腾讯数据平台部的机器学习团队联合而成，人不多，就十几个。 这个平台面对的另外一个挑战，就是机器学习，尤其是人工智能和深度学习发展太快了，很多新的功能和需求，不停的出现，也有新的更好的平台值得借鉴。 机器之心：有一个用户非常关心的问题：目前 DI-X 平台支持哪些深度学习模型框架？平台兼容性如何？
那么，在这篇文章中，您接下来将会看到分为十四部分的教您使用Weka平台进行应用式机器学习的速成课程，在这些课程中没有任何数学公式或任何程序代码。 您将了解Weka机器学习工作平台的使用方法，包括懂得如何探索算法和知道如何设计控制实验。 您将知道如何为您的问题创建多个视图以及评估多个算法，并使用统计信息为您自己的预建模问题选择性能最佳的模型。 这个迷你课程不是关于机器学习的教科书。 它将把您从一个懂一点机器学习的开发者转变为一个可以使用Weka平台从头到尾地处理一个数据集，并提供一个预测模型或高性能模型的开发者。 第6课：Weka中的机器学习算法 Weka平台的一个主要优点是它提供了大量的机器学习算法。 你需要了解机器学习算法。 在本课中，您将深入了解Weka中的机器学习算法。 第11课：集成算法之旅 Weka非常容易使用，这可能是和其他平台相比起来的最大优势。 除此之外，Weka还提供了大量的集成机器学习算法，这可能是Weka与其他平台相比的第二大优势。
对于这些供应商而言，未来的机器学习平台就像过去和现在的操作系统、云环境或移动开发平台。如果你能主导数据科学/机器学习平台的市场份额，在未来几十年就会收获丰厚的回报。 然而，机器学习平台是什么样子的？它与数据科学平台有何相同或不同？机器学习平台的核心要求是什么？它们与更普通的数据科学平台有何不同？这些平台的用户是谁，他们真正想要什么？不妨深入研究一下。 数据科学平台也面临着提供这些数据工程功能的需求。正因为如此，一个实用的数据科学平台将具有数据科学功能的要素和必要的数据工程功能。 机器学习平台是什么？ 机器学习平台有助于超参数的发现、设置和管理，此外还包括不是针对机器学习的数据科学平台所不能提供的算法选择和比较。 无法支持机器学习功能的数据科学平台将改而处理非机器学习数据科学任务。同样，天生支持数据工程功能的那些大数据平台也将成为赢家。
机器学习平台是一款集数据集、特征工程、模型训练、评估、预测、发布于一体的全流程开发和部署的工作平台。 在谈测试机器学习平台带给QA的挑战之前，先了解一下机器学习平台是什么？ 即数据科学家们的日常工作流程有： 问题定义 数据收集 预处理 构造数据集 特征工程 建模、调参 部署、在线验证 循环优化 ---- 机器学习平台的主要业务 简单理解，机器学习平台就是帮助数据科学家工作变得更简单 即机器学习平台主要业务包括（如图2）： ? 图2. 其它 集成Jupyter Notebook 调度等等 ---- QA面临的挑战 了解了机器学习平台的主要业务功能后，谈谈机器学习平台测试过程中，QA所面临的挑战，以及在实践的所使用的应对方案。 1.
目前这个平台已经为用户提供深度学习框架的开发环境，开发完之后可以把代码提交上去，然后就可以训练，训练结果会直接保存在我们自己的分布式存储里。 用户可以通过这个平台起一个RPC服务，他的手机或业务服务器能够直接调用这个服务。我们还提供了Model Zoo以及RPC客户端的一些功能。 ? 这是深度学习平台的基本架构。 有了深度学习平台之后，通过已经支持的API声明提交任务的名称，编写好Python代码的地址。运行代码的参数通过Post请求过来。 我们也提供SDK对API做了封装。 深度学习平台实践与应用 Practice：Distributed Training ? 支持分布式训练。用户在Python脚本里定义了一系列参数，把这个脚本拷贝到各台机器上去运行。 总结 今天主要给大家分享了深度学习的应用，以及在思考做一个深度学习平台之后，我们的考虑和架构设计，希望能给大家带来一些帮助。
微博深度学习平台极大地提升了深度学习开发效率和业务迭代速度，提高了深度学习模型效果和业务效果。 深度学习平台介绍 人工智能和深度学习 人工智能为机器赋予人的智能。 百度深度学习平台 百度深度学习平台是一个面向海量数据的深度学习平台，基于PaddlePaddle和TensorFlow开源计算框架，支持GPU运算，为深度学习技术的研发和应用提供可靠性高、扩展灵活的云端托管服务 微博深度学习平台架构和实践 微博深度学习平台是微博机器学习平台的重要组成部分，除继承微博机器学习平台的特性和功能以外，支持TensorFlow、Caffe等多种主流深度学习框架，支持GPU等高性能计算集群 微博深度学习平台架构如图1所示。 ? 图1 微博深度学习平台架构 下面将以机器学习工作流、控制中心、深度学习模型训练集群、模型在线预测服务等典型模块为例，介绍微博深度学习平台的实践。 总结 本文介绍了深度学习框架和平台的概念和特征，基于微博深度学习平台深入探讨了深度学习平台的设计思考和技术架构。
这两个 FATE 可以完成各种联邦学习的任务。 完成后将会得到下图的结构： ? 检查 Party A和 PartyB 双方的互通性 互相连通的两个 party 就可以完成各种联邦学习的任务，接下来我们通过 toy_example 来测试双方的互通性。 到这里两个 Kubernetes 分别部署 FATE 实例就完成了，接下就可以使用 notebook 来做自己的联邦学习的任务了。 往期精彩回顾 使用KubeFATE快速部署联邦学习实验开发环境（一） 使用KubeFATE快速部署联邦学习实验开发环境（二） 使用FATE进行图片识别的深度神经网络联邦学习 使用KubeFATE在Kubernetes 上部署联邦学习集群
智能钛机器学习（TI-ML）是基于腾讯云强大计算能力的一站式机器学习生态服务平台。它能够对各种数据源、组件、算法、模型和评估模块进行组合，使得算法工程师和数据科学家在其之上能够方便地进行模型训练、评估和预测……
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