谷歌深度学习在Kubernetes上的实践 | 视频

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目录

深度学习简介

• 深度学习的动机
• 人类学习
• 通用学习模型假设
• 深度学习——图像处理
• 深度学习——图像处理应用
• 深度学习——自然语言处理
• 深度学习——自然语言处理应用
• 神经网络模型

Tensorflow简介

Run Tensorflow on Docker

• 编译镜像
  • Google官方提供Tensorflow的基础镜像
  • 运行TensorBoard
  • 运行文件服务器方便文件传输
  • 拷贝demo（optional）
• 运行镜像

Tensorflow Hello World demo

Tensorboard demo

Tensorflow + Kubernetes

计算量问题

优化问题

Kubernetes to the rescue

• 谷歌内部——Borg
• Google Brain跑在数十万台机器上
• 谷歌电商商品分类深度学习模型跑在1000+台机器上
• 谷歌外部——Kubernetes
• Kubernetes为Borg的开源版，是一个容器集群管理系统
• Tensorflow原生态支持并行化的跑在kubernetes上

Distributed Tensorflow

Tensorflow on Kubernetes

• 启动cluster
  • 启动对每个Server需要指定其他Server Ip
    • 每个Server建立一套Service – Replica-Controller
    • PetSet
  • 对于每个Server需要指定是参数服务器还是计算服务器
• 运行Job
  • 手工指定不同操作到不同服务器
  • 不同服务器计算不同数据