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  • 产品介绍

wwwfun88com乐天堂提供AI端到端解决方案,如下图深度学习一般包括样本数据预处理、模型训练、 模型应用三个过程。

(1)样本数据预处理 对收集到的图像、视频、语音、文本等数据,如医院的CT影像图像,首先经过样本预处理平台,运行数据抽取CPU 软件进行样本抽取、过滤,并打标签形成训练样本库。由于样本数据预处理过程特点是IO密集,采用CPU集群进行并行计算, 快速实现预处理,生成训练样本库。

(2)模型训练 模型训练平台将读取训练样本库数据,加载初始模型,运行深度学习框架,如TensorFlow,Caffe,MXNet等对初 始模型进行训练,经过对大量数据样本的学习训练生成最终智能模型,此模型经过样本测试集测试具有较高的识别精度。 由于深度学习训练过程需要大量的计算和网络通信,采用GPU集群进行计算,并配置ag亚游集团电游平台万兆或IB网络和并行存储实现 模型的快速训练。

(3)模型应用 训练好模型实际应用场景的不同,可能以三种方式被加载,如加载到单台工作站上、嵌入式设备如手机上以及云上, 对实际接收的样本进行测试识别以及推理,如医疗诊断通过深度学习模型的应用,能诊断是否视网膜病变,从而使应用具 有智能。由于模型应用过程中每个样本识别的计算量小,而需响应的任务多,系统需要并发高吞吐和低延时响应,采用 CPU、GPU或FPGA进行计算,实现单个样本的低延时识别和批量样本的高吞吐处理。

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