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北京2018年2月1日電 /美通社/ --
企業(yè)級云服務(wù)商青云QingCloud（qingcloud.com）日前正式發(fā)布Deep Learning on QingCloud深度學(xué)習(xí)平臺（點擊了解：http://t.cn/R8Uk1em），覆蓋主流的深度學(xué)習(xí)框架，集成豐富的數(shù)據(jù)科學(xué)工具包，通過QingCloud AppCenter實現(xiàn)一鍵部署交付，幫助算法工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家快速搭建深度學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境，使他們更加專注于模型及算法調(diào)優(yōu)等業(yè)務(wù)領(lǐng)域。在深度學(xué)習(xí)平臺上，用戶可以使用GPU或CPU進(jìn)行單機或分布式的深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練與推斷，同時享受云計算的靈活與彈性，實現(xiàn)按需橫向、縱向擴展。
目前，大部分的人工智能應(yīng)用都基于監(jiān)督學(xué)習(xí)的范式開發(fā)，即將模型在線下進(jìn)行訓(xùn)練，然后部署到服務(wù)器上進(jìn)行線上測試與應(yīng)用。整個過程中算法工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家需要花費大量時間在環(huán)境配置、深度學(xué)習(xí)底層工程繁瑣的細(xì)節(jié)管理以及深度學(xué)習(xí)框架的部署上。
隨著該領(lǐng)域的不斷成熟，人工智能應(yīng)用需要更多地在動態(tài)環(huán)境下運行，快速響應(yīng)環(huán)境中的變化，滿足業(yè)務(wù)需求。此時，傳統(tǒng)的應(yīng)用開發(fā)模式已然不再適用，企業(yè)、開發(fā)者對整個系統(tǒng)環(huán)境提出了靈活性、高性能以及易用性等需求。
青云QingCloud深度學(xué)習(xí)平臺通過QingCloud AppCenter交付，可一鍵完成云端部署，并提供應(yīng)用全生命周期管理能力（創(chuàng)建、擴容、監(jiān)控、健康監(jiān)測等），助力企業(yè)及開發(fā)者極速搭建深度學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境。除集成Caffe、TensorFlow、PyTorch和Keras等主流深度學(xué)習(xí)開發(fā)框架及數(shù)據(jù)科學(xué)工具包之外，QingCloud還通過AppCenter聯(lián)合多家人工智能領(lǐng)域合作伙伴，提供圖像識別、人臉識別、文本分析、人機對話等豐富AI服務(wù)及AI應(yīng)用。
針對模型訓(xùn)練對計算性能的要求，青云QingCloud深度學(xué)習(xí)平臺采用專為人工智能計算設(shè)計的NVIDIA Tesla P100 GPU，并以直通的方式與平臺內(nèi)的節(jié)點對接，使得節(jié)點可以獨占整個GPU，避免了虛擬化帶來的損耗，全面釋放GPU的計算能力，為用戶提供極致計算性能，全力加速深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域人工智能產(chǎn)品的開發(fā)。
目前，青云QingCloud GPU主機已結(jié)束內(nèi)測，正式提供商用服務(wù)。同時，GPU主機在按需付費的基礎(chǔ)上推出包月、包年計費模式，價格更優(yōu)惠。
青云QingCloud運營副總裁林源表示，Deep Learning on QingCloud 深度學(xué)習(xí)平臺的推出進(jìn)一步完善了青云QingCloud人工智能平臺。結(jié)合QingStor對象存儲，以及Kafka、Storm、Spark等QingCloud大數(shù)據(jù)平臺組件，用戶能夠更便捷地進(jìn)行模型訓(xùn)練與驗證。未來，QingCloud還將提供更多的開發(fā)框架與工具包，幫助企業(yè)及開發(fā)者在下一波技術(shù)浪潮中占領(lǐng)先機。
