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  • 机器学习架构图

    2019-12-31 10:20:09
    摘抄自:《深度学习之Pytorch物体检测实战》一书

    摘抄自:《深度学习之Pytorch物体检测实战》一书

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  • 勾勒一幅 转载于:https://www.cnblogs.com/TendToBigData/p/10501366.html
    勾勒一幅图

    转载于:https://www.cnblogs.com/TendToBigData/p/10501366.html

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  • 整理的深度学习、机器学习领域的所有关键知识点,帮你理清其中关系,经典 源自收费服务
  • 目前基于Mesos的 Spark, Akka, Cassandra 和 Kafka (简称SMACK)架构机器学习 大数据分析 快数据实时流处理和集群自动化管理结合一起,形成大数据领域的主流架构。 数据分为快数据和大数据;快数据包括相关的...

    目前基于Mesos的 Spark, Akka, Cassandra 和 Kafka (简称SMACK)架构将机器学习 大数据分析 快数据实时流处理和集群自动化管理结合一起,形成大数据领域的主流架构。

    数据分为快数据和大数据;快数据包括相关的最新信息以及提供可操作的事件。大数据是有关分析与模型和学习,聚类,分类以及组织事实。

    下图是展示对大数据和快数据分别进行批处理和流处理以后,进入分布式数据存储系统,然后再为最终用户分别提供分析报告和实时提醒报警服务。




    为了实现这样一个目标设计,使用Akka-Cassandra-Spark 组合实现,如下图:




    Spark从Cassandra中释放数据,创建模型,丰富模型,改造模型后再写入到Cassandra;而Akka负责从Kafka消息系统接受处理事件,以及实现实时响应式的提醒和报警服务。

    使用Akka持久化接受进来的事件到Cassandra,也就是将Akka有态actor将其内部状态持久化保存,这样当遭遇崩溃或重新启动或集群迁移时,actor能够从Cassandra中恢复状态,这是使用event sourcing原理,只是将改变actor状态的事件持久化,而不是直接持久状态,这是以一种日志方式保存。这种方式有很高的事务性和复制高效性。

    Apache Spark机器学习初级教程

    英文资料:
    使用Spark MLlib, Akka and Cassandra进行实时异常检测

    Using Spark to analyse Akka persistence journal in Cassandra

    Streaming Big Data with Spark, Spark Streaming, Kafka, Cassandra and Akka
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  • 机器学习PAI产品架构

    2021-02-18 06:57:16
    机器学习PAI产品架构 本文介绍PAI的产品架构。 如上所示,PAI的业务架构分为五层: 基础设施层:包括CPU、GPU、FPGA及NPU。 计算引擎和容器服务层:包括MaxCompute、EMR、实时计算等计算引擎及容器服务ACK。 ...

    机器学习PAI产品架构
    本文介绍PAI的产品架构。
    在这里插入图片描述

    如上图所示,PAI的业务架构分为五层:

    1. 基础设施层:包括CPU、GPU、FPGA及NPU。
    2. 计算引擎和容器服务层:包括MaxCompute、EMR、实时计算等计算引擎及容器服务ACK。
    3. 计算框架层:包括Alink、TensorFlow、PyTorch、Caffe、MapReduce、SQL及MPI等计算框架,用于执行分布式计算任务。
    4. 按照机器学习全流程,PAI分别提供了数据准备、模型开发和训练及模型部署阶段的产品:
      i. 数据准备:PAI提供了智能标注,支持在多种场景下进行数据标注和数据集管理。
      ii. 模型开发和训练:PAI提供了可视化建模PAI-Studio、交互式编程建模PAI-DSW、云原生深度学习训练平台PAI-DLC及端到端自动学习PAI-AutoLearning,满足不同的建模需求。
      iii. 模型部署:PAI提供了云原生在线推理服务平台PAI-EAS和模型推理加速工具PAI-Blade,帮助您快速地将模型部署为服务。同时,PAI提供了智能生态市场,您可以获取业务解决方案和模型算法,实现相关业务和技术的高效对接。
    5. 业务层:PAI应用于金融、医疗、教育、交通以及安全等各个领域。阿里巴巴集团内部的搜索系统、推荐系统及金融服务系统等,均依赖于PAI进行数据挖掘。
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