Flink 在人工智能领域的应用实践

人工智能是未来十年最重要的技术革命与驱动力,在各行各业产生着日益重要的作用,它与大数据的发展相辅相成,不仅推动人类社会迈入更智慧的世界,也为数据的应用带来无可估量的价值。
11 月 28 - 30 日,flink forward asia 2019 人工智能专场将聚焦于 flink 在机器学习上的新技术与新应用,内容包含:
flink 机器学习进度几何?
如何将 flink 与 tensorflow 等框架相结合?
有哪些 flink 在机器学习上的生产实践应用?
为你呈现 flink 机器学习的具体应用实践与最新技术落地案例。
deep learning on apache flink
陈龙 | tencent engineer
本次演讲将介绍一个新的 flink 项目 dlonflink。它能够使 flink 具备运行分布式训练和实时更新模型服务的能力,用户不仅可以使用 scala 开发,而且可以基于 python,只需修改几行代码即可在 flink 上运行 tensorflow,同时也支持 pytoch 和 mxnet。我们将详细介绍 java 和 python 之间数据交换相关的设计以及框架管理的实现。
在 flink 上使用 analytics-zoo 进行大数据分析与深度学习模型推理的架构与实践
史栋杰 | 英特尔资深软件架构师
英特尔资深软件架构师。多年从事企业级计算、风控、大数据分析、云计算容器编排、数据分析与人工智能领域的研发,英特尔开源框架 bigdl 与 analytics-zoo 的贡献者之一。主要分享内容如下:
analytics-zoo 简介:基于 apache spark、tensorflow、keras 和 bigdl 的大数据分析+ai 平台。
将大数据上的深度学习应用部署到生产环境,flink 流处理场景的支持及使用 openvino 加速。
一种基于消息订阅和 flink 流处理的 cluster serving 架构。
apache flink + tensorflow,携程实时智能异常检测平台实践
潘国庆 | 携程大数据研发经理
随着近几年的发展,实时计算的技术日趋成熟,实时计算的场景也越来越繁多,flink 也渐渐成为实时计算引擎的首选之一,从简单的实时 etl 到复杂的 cep 场景 flink 都能够很好的驾驭。
本次分享主要介绍携程如何基于 flink 与 tensorflow 构建携程实时智能异常检测平台,用于解决规则告警系统准确率低、时效性低、规则配置复杂与耗费人力等诸多问题,实现业务指标毫秒级延迟与智能化检测,依托 flink 实现了强大的容错机制。
基于 apache flink 的机器学习算法平台实践与开源
杨旭 | 阿里巴巴资深算法专家
阿里巴巴计算平台事业部正在与 flink 社区合作,开源自研的机器学习算法库,基于该算法库,用户可以更方便地构建高性能的 flink 机器学习作业。我们希望通过开源来促进 flink 社区在机器学习领域的发展。同时也欢迎更多开发者与我们携手共进,建立更强大、更完整的 flink 算法库。
本次分享主要围绕团队基于 flink 研发高性能机器学习算法库过程中的技术积累与收获,以及开源的进展。
apache flink ai ecosystem effort
陈戊超 | 阿里巴巴技术专家 高赟 | 阿里巴巴技术专家
flink 是一个分布式计算引擎,支持批流一体的数据处理。在实际生产中的人工智能使用场景中,flink 在包括特征工程,在线学习,在线预测等方面都有一些独特优势,为了更好的支持人工智能的使用场景,社区以及各个生态厂商都做了一些工作,本演讲将几点介绍近期 flink 在人工智能生态系统中的工作进展。
flink ml pipline: 定义了在 flink 上运行机器学习工作流程的 api 包括特征工程,模型训练,模型预测等。
alink:是基于 flink的机器学习算法库。
flink ml workflow:以 flink 为基础,结合深度学习框架 tensorflow / pytorch 为用户提供了串联整个机器学习工作链路中各个阶段的 api,并且同时支持批和流的运行模式。
streaming-based mini-batch iteration architecture:flink 在流运行模式下支持迭代的新架构设计。

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