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开为深度学习基础平台

开为科技
Kiwi Deep Learning 平台可以为深度学习从业人员和研究人员提供基础设施和工具。
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开为深度学习基础平台

开为科技

Kiwi Deep Learning 平台可以为深度学习从业人员和研究人员提供基础设施和工具。

概述(摘要)

Kiwi Deep Learning Platform 可以为机器学习(特别是深度学习)从业人员和研究人员提供基础设施和工具,从而在Azure云中加快深度学习的部署效率。同时也方便在GPU机器上的构建高性能计算服务或系统,客户可以快速启动此平台,上面预先安装了常见深度学习框架(如Tensorflow, Pytorch, Caffe, Mxnet,  Keras等),构建Azure VM实例来训练复杂的自定义AI模型、实验新算法或学习新的技能技巧,以及基于深度学习的快速业务部署。

背景

现在常用的深度学习框架很多(TensorflowPytorch, CaffeMxnet等)基于每种的框架集成部署步骤很繁琐,也特别耗费时间,而且尤其在GPU机器上,不同的框架需要匹配到正确的显卡驱动和CUDAcuDNN等GPU加速库程序。

解决方案

开为深度学习基础平台,基于当下Ubuntu 18.04 LTS构建的深度学习基础平台,它集成了多种深度学习框架,以及一些合适的GPU加速库,配置CUDAcuDNN 驱动程序来提供最新的 NVIDIA GPU 加速功能,可以做到一次部署深度学习开箱立即可用,极大减少使用者的部署速度。

还可以使用我们已经安装好的nvidia-docker,方便部署GPU版的深度学习容器服务。

应用场景

可以满足图像识别、自然语言处理等多个AI领域的在线服务需求。集成了数据平台,可以大规模数据处理,预测分析和科学计算。

成功案例

开为基于此基础平台构建了人脸检测,人脸识别,人脸属性,商品识别,高速计算系统。还有其他第三方合作伙伴公司也是基于此来构建他们上层的应用系统。我们的优势在于可快速部署,能随时根据用户的实际业务需求对深度学习平台进行调整。

产品组成

相关部署要求:

依赖机型:(推荐GPU机型)- 适用 NC6s_v3机型(Tesla V100),普通CPU机器也能用 操作系统: Ubuntu 18.04 测试环境:在NC6s_v3机型上构建和测试通过

安装的应用版本:

  • 显卡驱动版本:

    • Nvidia-driver 384.145
    • CUDA 9.0(可选)
    • cuDNN 7.4 (可选)
  • Python 3.7.1

  • conda 4.6.7

  • 深度学习框架:

    • tensorflow-gpu 1.9.0
    • keras v2.2.4
    • caffe 1.0.0
    • mxnet-gpu
  • nvidia-docker 18.09.2

如何使用

  • 切换到深度下学习框架环境,比如tensorflow