深度学习平台架构功能强大、应用广泛，在众多业务中展现出显著效果，还能提升性能与效率，究竟它是如何做到的？接下来带大家详细了解。
深度学习平台架构概述
深度学习平台的整体架构涵盖算法、存储、计算、调度与资源等方面。各部分紧密协作，构成一个有机整体。比如在具体业务里，不同环节相互配合，实现数据的高效处理和模型的精准训练。这种架构模式为后续的业务发展奠定了坚实基础，能适应多种复杂场景的需求。
算法训练与服务细分
算法分为训练和服务两部分。训练包含样本和数据处理、模型训练与评估等流程，依托weilearn计算框架完成。例如在处理大规模数据时，该框架能快速有效地进行操作。对于成熟的CTR任务，利用K8s和weiflow，实现持续训练和部署，使模型能不断更新迭代，提升业务效果。
业务配置化优势
实现业务内容配置化，用户只需配置参数、资源和算法，训练框架就能转化为具体计算任务。这大大降低了业务接入成本，提高了工作效率。比如某小型企业在接入平台时，通过简单配置，就能快速开展业务，无需复杂的技术操作，节省了大量时间和精力。
TensorFlow PS模式剖析
TensorFlow PS模式有同步和异步之分。同步模式性能受限，为提升性能，采用Worker backup方式。如集群有10个Worker，梯度聚合时用7个，虽丢掉部分样本数据，但保证了训练效果和性能。这种方式在海量数据训练场景中，能有效平衡训练效率和效果。
模型预测与服务框架
模型预测是深度学习框架关键环节。微博业务对并发量和延时性要求高，其模型服务框架分三层。这种架构能更好地处理大规模的实时数据，满足微博业务的高要求。同时，多模型融合场景也对性能提出了挑战。
基于K8s的优化措施
基于K8s，将任务按资源类型归类，有GPU、CPU等密集型。在多模型方面，把多个模型融合在一个服务里。比如在处理多模型需求时，样本经一次特征处理可过多个模型，有效提升了性能。这使得有限资源能得到更充分利用，满足更多业务场景的需求。
持续训练部署流程
持续训练部署流程包括模型训练、验证、部署等步骤。训练生成的模型存于模型库，经过离线和线上指标验证，进行灰度或蓝绿部署后推到线上。例如某电商平台的推荐模型，通过这种流程不断更新优化，提升了用户体验和业务转化率。
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