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深度學習工業級部署實踐:基於Spark部署Tensorflow深度學習模型

    深度學習具有強大的學習能力,已經成為以NLP、圖像和語音等AI應用領域的標配技術。但在工業部署中,卻存在兩個明顯問題:

    1、深度學習模型一般都比較複雜,非常占記憶體,計算耗時。

    2、大資料時代,實際工業生產環境下,每天需要處理的增量資料上億,甚至數十億。

    因此,在訓練得到優質的深度學習模型(基於Tensorflow)之後,如何部署模型,高效處理上億的資料是一個緊急且至關重要的問題。

    本視頻主要講解,如何結合Spark大資料平臺,利用分佈式、多併發的樣式來高效的部署深度學習模型,希望能給您一些啟發。