京東率先應用TensorFlow框架 用機器學習推動人工智慧應用

TensorFlow是Google開發的開源機器學習框架，該框架憑藉著快速更新迭代，齊全的文檔及豐富的使用教程，對於研發人員來說有著上手快，易使用等諸多優點。針對目前行業內，在特大型模型上的訓練問題，其能夠有效地解決，是人工智慧領域十分主流的機器學習庫。京東作為國內率先採用該框架的電商企業之一，已將TensorFlow應用於眾多AI項目當中，構建出了多種多樣的使用場景。Google也對京東在國內對TensorFlow的應用表示了充分肯定。目前，基於TensorFlow on k8s的基礎平台，已幫助京東在機器視覺、自然語言處理、智能投顧等業務提供分散式訓練，顯著提高了模型網路加速比，大幅提高工作效率。

此外，在剛剛發布不久的京東登月機器學習平台上，也已應用TensorFlow這一框架。TensorFlow不僅僅是一個機器學習庫，它提供了多元的生態系統。其中TensorFlow-serving下的Inference框架，能夠讓用戶以最快的方式將自己訓練的模型部署上線，並對外提供服務；而TensorFlow-models可以說集成了近年來許多演算法領域的先進成果；TensorFlow-on-k8s則開啟了深度學習領域的容器化時代……集眾多優點與一身的TensorFlow通過京東登月平台為京東雲、京東商城、京東金融提供了便捷、高效、可靠的AI服務。

一直活躍在開源領域的京東，也基於TensorFlow開發出了Tensorpipe、AI基礎異構調度平台等產品，為行業內不斷輸出著自己的技術成果，推動TensorFlow在國內的應用，降低人工智慧應用的門檻。在硬體層面，TensorFlow能夠支持大量高速硬體，在京東內部，除了使用大規模的CPU集群，還為TensorFlow深度學習提供了大量的GPU卡、FPGA、高速網路Infiniband等資源。TensorFlow的in-graph和between-graph的不同分散式訓練模式，為京東的深度學習大模型提供了優秀的解決方案，通過機器內部in-graph使用多塊GPU，機器之間使用between-graph的訓練方式，為醫學圖像預測分析、AR掃等項目實現了非常可觀的效率提升。

當然在這些豐富的技術應用背後，京東所推動的第四次零售革命，通過零售即服務的模式，在不斷地將這些技術成果對外賦能，使更多的企業得以通過京東的平台，來獲得人工智慧領域的創新技術，共享人工智慧帶來的紅利。

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