日前，青云QingCloud 正式發(fā)布 Deep Learning on QingCloud 深度學(xué)習(xí)平臺(tái)（點(diǎn)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(guò)QingCloud AppCenter 實(shí)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(tái)上，用戶可以使用 GPU 或 CPU 進(jìn)行單機(jī)或分布式的深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練與推斷，同時(shí)享受云計(jì)算的靈活與彈性，實(shí)現(xiàn)按需橫向、縱向擴(kuò)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(cè)試與應(yīng)用。整個(gè)過(guò)程中算法工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家需要花費(fèi)大量時(shí)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(dòng)態(tài)環(huán)境下運(yùn)行，快速響應(yīng)環(huán)境中的變化，滿足業(yè)務(wù)需求。此時(shí)，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(duì)整個(gè)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(tái)通過(guò) 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(kuò)容、監(jiān)控、健康監(jiān)測(cè)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(guò) AppCenter 聯(lián)合多家人工智能領(lǐng)域合作伙伴，提供圖像識(shí)別、人臉識(shí)別、文本分析、人機(jī)對(duì)話等豐富 AI 服務(wù)及 AI 應(yīng)用。 針對(duì)模型訓(xùn)練對(duì)計(jì)算性能的要求，青云QingCloud 深度學(xué)習(xí)平臺(tái)采用專為人工智能計(jì)算設(shè)計(jì)的 NVIDIA Tesla P100 GPU，并以直通的方式與平臺(tái)內(nèi)的節(jié)點(diǎn)對(duì)接，使得節(jié)點(diǎn)可以獨(dú)占整個(gè) GPU，避免了虛擬化帶來(lái)的損耗，全面釋放 GPU 的計(jì)算能力，為用戶提供極致計(jì)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(jī)已結(jié)束內(nèi)測(cè)，正式提供商用服務(wù)。同時(shí)，GPU 主機(jī)在按需付費(fèi)的基礎(chǔ)上推出包月、包年計(jì)費(fèi)模式，價(jià)格更優(yōu)惠。 青云QingCloud 運(yùn)營(yíng)副總裁林源表示，Deep Learning on QingCloud 深度學(xué)習(xí)平臺(tái)的推出進(jìn)一步完善了青云QingCloud 人工智能平臺(tái)。結(jié)合 QingStor 對(duì)象存儲(chǔ)，以及 Kafka、Storm、Spark 等 QingCloud 大數(shù)據(jù)平臺(tái)組件，用戶能夠更便捷地進(jìn)行模型訓(xùn)練與驗(yàn)證。未來(lái)，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(jī)。