在机器学习越来越热的今天,应用如何落地是个很急迫的问题。Qunar智能客服,拿去花用户信用评级,酒店推荐等应用,都是机器学习的实践。从萌芽中的想法到最终的线上应用,SRE的工作是提供流畅的pipeline,以保证资源充足和敏捷使用。在Spectrum平台出现之前,工程师在模型训练和验证时,会遇到一系列的问题:GPU资源协调,环境安装,基础环境污染,手动保存数据,数据共享,本地磁盘空间限制等。 于是,Spectrum机器学习云平台诞生: 机器学习云接入Portal,应用/资源/权限统一入口,方便管理; 工程师快捷定制机器学习应用; 环境秒建秒删,资源利用最大化; 机器学习实例挂载rbd,同时提供S3接口,方便数据以及模型保存。
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