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滴滴機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)調(diào)度系統(tǒng)的演進(jìn)與K8s二次開發(fā)

來(lái)源:智東西      編輯:創(chuàng)澤      時(shí)間:2020/6/5      主題:其他   [加盟]

隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)近年來(lái)快速發(fā)展,G效、易用的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)公司愈發(fā)重要,一個(gè)G效的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)可以為公司提供更好的人工智能算法研發(fā)方面的支持,減少內(nèi)部重復(fù)性、提升資源利用率、提G整體研發(fā)效率。

滴滴出行資深軟件工程師唐博在機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)分論壇上分享了kubernetes調(diào)度系統(tǒng)在滴滴機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)中的落地與二次開發(fā)。本次演講從滴滴機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)的特點(diǎn)開始探討,分享了滴滴機(jī)器學(xué)習(xí)場(chǎng)景下的 k8s 落地實(shí)踐與二次開發(fā)的技術(shù)實(shí)踐與經(jīng)驗(yàn),包括平臺(tái)穩(wěn)定性、易用性、利用率、平臺(tái) k8s 版本升J與二次開發(fā)等內(nèi)容。此外,唐博還介紹了滴滴機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)是如何從 YARN 遷移到 k8s,以及 YARN 的二次開發(fā)與 k8s 的對(duì)比等。后,唐博還分享了滴滴機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)正在研發(fā)中的功能以及對(duì)未來(lái)的展望。本文為演講實(shí)錄。

《滴滴機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)kubernetes落地與實(shí)踐》,大概分四個(gè)部分:

一、滴滴機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)簡(jiǎn)介 二、平臺(tái)調(diào)度系統(tǒng)的演進(jìn) 三、機(jī)器學(xué)習(xí)場(chǎng)景下的k8s落地實(shí)踐與二次開發(fā) 四、平臺(tái)正在開發(fā)的功能及未來(lái)展望。














如何更高效地壓縮時(shí)序數(shù)據(jù)?基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的探索

大型商用時(shí)序數(shù)據(jù)壓縮的特性,提出了一種新的算法,分享用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮的研究探索

基于深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)模型優(yōu)缺點(diǎn)對(duì)比

深度學(xué)習(xí)模型:OverFeat、R-CNN、SPP-Net、Fast、R-CNN、Faster、R-CNN、R-FCN、Mask、R-CNN、YOLO、SSD、YOLOv2、416、DSOD300、R-SSD

傳統(tǒng)目標(biāo)檢測(cè)算法對(duì)比

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人體姿態(tài)估計(jì)便是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域現(xiàn)有的熱點(diǎn)問(wèn)題,其主要任務(wù)是讓機(jī)器自動(dòng)地檢測(cè)場(chǎng)景中的人“在哪里”和理解人在“干什么”

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Adam 算法便以其卓越的性能風(fēng)靡深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域,該算法通常與同步隨機(jī)梯度技術(shù)相結(jié)合,采用數(shù)據(jù)并行的方式在多臺(tái)機(jī)器上執(zhí)行

音樂人工智能、計(jì)算機(jī)聽覺及音樂科技

音樂科技、音樂人工智能與計(jì)算機(jī)聽覺以數(shù)字音樂和聲音為研究對(duì)象,是聲學(xué)、心理學(xué)、信號(hào)處理、人工智能、多媒體、音樂學(xué)及各行業(yè)領(lǐng)域知識(shí)相結(jié)合的重要交叉學(xué)科,具有重要的學(xué)術(shù)研究和產(chǎn)業(yè)開發(fā)價(jià)值

【深度】未來(lái)5-10年計(jì)算機(jī)視覺發(fā)展趨勢(shì)為何?

專家(查紅彬,陳熙霖,盧湖川,劉燁斌,章國(guó)鋒)從計(jì)算機(jī)視覺發(fā)展歷程、現(xiàn)有研究局限性、未來(lái)研究方向以及視覺研究范式等多方面展開了深入的探討

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卡扣式裝配廣泛應(yīng)用于多種產(chǎn)品類型的制造中,卡扣裝配是結(jié)構(gòu)性的鎖定機(jī)制,通過(guò)一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)框架將人類識(shí)別成功快速裝配的能力遷移到自主機(jī)器人裝配上。

基于多任務(wù)學(xué)習(xí)和負(fù)反饋的深度召回模型

基于行為序列的深度學(xué)習(xí)推薦模型搭配高性能的近似檢索算法可以實(shí)現(xiàn)既準(zhǔn)又快的召回性能,如何利用這些豐富的反饋信息改進(jìn)召回模型的性能

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機(jī)器人輔助穿衣通常人工的將衣服附在機(jī)器人末端執(zhí)行器上,忽略機(jī)器人識(shí)別衣服抓取點(diǎn)并進(jìn)行抓取的過(guò)程,從而將問(wèn)題簡(jiǎn)化

百度算法大牛35頁(yè)P(yáng)PT講解基于EasyDL訓(xùn)練并部署企業(yè)級(jí)高精度AI模型

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智能消毒機(jī)器人

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機(jī)器人底盤

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