开发者解读:为什么蚂蚁要用融合计算这种新计算模式?
导读:如今大部分人工智能应用是基于监督学习范式开发的,即模型在线下进行训练,然后部署到服务器上进行线上预测,这样的开发方式在实时响应上存在较大的局限。随着计算和 AI 体系逐步成熟,我们希望机器学习应用能更多地在动态环境下运行、实时响应环境中的变化,这推动了机器学习从传统离线学习逐渐向在线学习演进。相比于传统的离线机器学习,在线学习可以带来更快的模型迭代速度,让模型预测效果更贴真实情况,对于线上的波动更加敏锐。
最近两年,国内各一线互联网厂商分别推出自己的在线学习技术体系及相关架构。蚂蚁金服从 2018 年 7 月开始,基于最新的 Ray 分布式引擎自研了金融级的在线学习系统,与传统在线学习框架相比,在端到端延迟、稳定性、研发效率等方面都有不同程度的提高。
Ray 是伯克利大学 AMPLab 在 2017 年 12 月开源的高性能分布
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网络部署上线过程记录
网络部署上线过程记录 以推荐相似单品项目为例:reco-similar-product 项目目录 Dockerfile Jenkinsfile README.md config deploy.sh deployment.yaml index offline recsys requirements.txt service stat 可以看到,目录中有许多文件,这里简单介绍下各个目录的作用: Dockerfile:Docker部署脚本; Jenkinsfile:Jenkinsfile 是一个文本文件,它包含了 Jenkins 流水线的定义并被检入源代码控制仓库; README.md: 项目介绍; config:存放配置文件的位置; deploy.sh:在Docker上部署的脚本; deployment.yaml:k8-s配置文件; index:存放index数据的位置,这里用来做ctr平滑; offline:离线部分的代码; recsys:存放一些通用调用模块 requirements.txt:项目所依赖的包; service:服务器部分的代码; stat:相关统计脚本 详细介绍 Dock...
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Python 和 JS 有什么相似?
Python 是一门运用很广泛的语言,自动化脚本、爬虫,甚至在深度学习领域也都有 Python 的身影。作为一名前端开发者,也了解 ES6 中的很多特性借鉴自 Python (比如默认参数、解构赋值、Decorator等),同时本文会对 Python 的一些用法与 JS 进行类比。不管是提升自己的知识广度,还是更好地迎接 AI 时代,Python 都是一门值得学习的语言。 数据类型 在 Python 中,最常用的能够直接处理的数据类型有以下几种: 数字[整数(int)、浮点型(float)、长整型(long)、复数(complex)] 字符串(str) 布尔值(bool) 空值(None) 除此之外,Python 还提供了列表[list]、字典[dict] 等多种数据类型,这在下文中会介绍。 类型转换与类型判断 与 JS 十分类似,python 也能实现不同数据类型间的强制与隐式转换,例子如下: 强制类型转换: int('3')# 3 str(3.14)# '3.14' float('3.14')# 3.14 # 区别于 JS 只有 Number 一种类型,Python 中数字中的不同...
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