先知3.0机器学习平台架构设计

陈迪豪

第四范式  平台研发部  先知平台架构师

目前担任第四范式先知平台架构师,活跃于开源社区,维护容器管理平台Seagull等项目。大二加入小米从事移动端开发,然后接触基础架构并且参与了HBase、ZooKeeper等项目开发,开源了NewSQL依赖的全局严格递增Timestamp服务Chronos。后来加入云服务公司UnitedStack,负责存储、容器、大数据业务,参与了OpenStack、Docker、Ceph等开源项目,在Austin OpenStack Summit上分享了Cinder多后端存储相关的技术,期间获得了AWS Solution Architect认证。目前从事云深度学习方向,负责深度学习平台的架构和实现,同时参与容器调度系统Kubernetes和深度学习框架TensorFlow的开发。

演讲概要

介绍第四范式在机器学习以及深度学习应用落地的经验,以及为了交付性和易用性设计的先知机器学习平台。从1.0到2.0到最新的3.0,平台的架构和设计随着工业界和学术界的发展也在不断调整,在此基础上我们从高性能、低门槛、多租户、企业兼容性等多个角度设计和实现了先知3.0机器学习平台,介绍企业内搭建机器学习平台的最佳实践。

听众收益

1. 了解机器学习和深度学习落地的场景和难点
2. 了解业界主流的深度学习平台架构设计思路
3. 了解自主研发机器学习平台的架构和实现
4. 了解机器学习领域上AutoML等前沿技术