从数据挖掘到推荐系统，技术平台全面统一：火山引擎已经发动

可以通过镜像模式透过技术开暴发存环境的解决办法；在技术人员技术开发完毕后，可以通过 Job 化的培训，将技术开发文档保留在尘端，在机内器学习该平台上一键发起培训，并对比相同物理结果。

不仅如此，在表哥助零售商借助于 GPU 「0 打碎」的基础上，喷发柴油发动机内机内器学习该平台还从推算、网络、读取等层面入手，为微软造就空前绝后、顺滑的性能体时会。

在推算上，喷发柴油发动机内透过各种实数建模控制能力，可以让现有的实数速度得到成倍增加。

在无线电通信层面，喷发柴油发动机内开源了两个无线电通信库里，bytePS 用于借助于参数无线电通信、参数并行；veGiantModel 主要借助于超大框架的多机内并行培训减慢。

在读取环节当中，喷发柴油发动机内透过两套解决办法：TOS 对象读取和 vePFS 分布式元数据种系统，面向实际指导当中时会察觉到的精细元数据、生存环境处理挑战，同时满足了读取的入门级和易用性需求。

另外，人机自荐种系统是字符串晃动该该公司短时间内发展的关键关键技术动力，喷发柴油发动机内推出另行的人机自荐该平台在统计数据处理性和规模性上充分利用了已有的概念化，可以借助于秒级统计数据处理更另行和超大规模自荐广告宣传框架的培训。

据了解，要希望借助于一个端到端自荐种系统，其指导涉及统计数据处理、特征改建工程、规范解说、验证自荐敏感度等战斗任务。在喷发柴油发动机内上，这些过程不须要跨多个种系统。只须要一个该平台，输入客户端使用暴力就可以接入到自荐结果输出另行，搭建完整的自荐一站式，不须要关心其当中的具体。针对相同行业的零售商，喷发柴油发动机内透过了可选模板控制能力，中小企业可以根据自身该该公司对工具顺利完成大量定制。

在人机自荐该平台当中，喷发柴油发动机内还透过了十余种框架骨架，只须要设定好建模的期望就可以开始培训。可选框架控制能力则是通过很低文档的模式借助于框架的技术开发，该平台内置多种文档下例，透过了文档对比、敏感度对比、培训副本等多种工具，方便技术人员更快上手。

无论是各别框架还是可选框架，喷发柴油发动机内的当中层都是基于一套字符串晃动自研的培训和推理建议，可以借助于万亿级参数的框架培训，均方位的容错机内制保证稳定性，大力支持流式培训和统计数据处理框架调参等特征，可以保证框架培训的性能和敏感度。

在部署模式上，机内器学习该平台和人机自荐该平台大力支持四种相同的部署模式，包括公有尘部署、VPC 部署、私有尘和专属 AZ 部署。

尘上增长另行动力

「字符串晃动的发展伴随着深度学习等关键技术的爆发，同时，我们的种系统从一开始就离不开于尘上。」项亮概述。

字符串晃动早就借助于了自身该该公司的均量尘原机械。去年底，喷发柴油发动机内正式释出尘推算产品，结合自身的弱小控制能力，喷发柴油发动机内为中小企业透过了尘原生的均套重构建议。

目前，喷发柴油发动机内已得到了数千家标杆中小企业、机内构的青睐，一站式了金融、能源、汽车、消费磁性等众多行业的零售商。中小企业基于喷发柴油发动机内，正在创造出另行越来越多的另行控制能力。

基于喷发柴油发动机内的机内器学习该平台，试验性关键技术该公司小船智航打造了技术开发工具链小船矩阵，均面运用于自身技术开发体系当中。小船矩阵以仿真为核心，打通了从统计数据处理、标注、培训、大规模仿真和关键技术输出另行的均流程，借助于了汽车统计数据的安均读取和高效子程序，并大力支持多种车型的技术开发，可对统计数据顺利完成备用标注、质检、培训和审计，让备用驾驶 AI 神经种系统可以从海量统计数据当中自主学习。

在这其当中，喷发柴油发动机内通过 RDMA 网络直连的万张 GPU，结合自研 BytePS 分布式培训框架和入门级实数库里，使主流框架的多机内减慢效不下将近 90%，备用驾驶框架培训 GPU 利用不下增加 30%。框架均生命周期管理工具与喷发柴油发动机内自研读取的无缝衔接，以及特性化的一站式体时会，极大减慢了小船矩阵上备用驾驶框架的培训效不下。

在自荐种系统方向，喷发柴油发动机内利用近期硬件指令集的特性，借助英伟达对自荐种系统 Pipeline 的定制建模，可以表哥助中小企业短时间内重构、部署和扩展最先进的深度学习自荐种系统，显著降很低成本，越来越少战斗任务延迟。

当前，基于尘一站式的 IT 交通运输领域正在经历又一次改革：5 年前，58% 的中小企业选项多尘指令集。而在 2021 年，早就有 80% 的中小企业选项了多尘指令集，其当中 79% 的零售商又时会选项两个以上公有尘。在多尘时代，绝大多数运用负载将部署在尘原生交通运输上，尘原生正在成为中小企业的数字「另行基建」。

在促使变化的世界里，喷发柴油发动机内这台柴油发动机内，将表哥助中小企业近十年前进的动力。

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