【摘要】：隨著機器學習和人工智能的快速發(fā)展,越來越多的開發(fā)者開始投入到該領(lǐng)域的學習和開發(fā)中來,很多傳統(tǒng)行業(yè)也開始將數(shù)據(jù)科學引入到日常的運營生產(chǎn)活動中。然而并不是所有人都具備快速上手機器學習的能力,很多傳統(tǒng)行業(yè)的工程師缺乏相應的基礎,難以從數(shù)據(jù)中提取有效的價值。為了解決機器學習領(lǐng)域的入門難度大的問題,已有許多廠家推出基于公有云計算服務的機器學習托管平臺,例如阿里的PAI平臺、亞馬遜的SageMaker等。但這些平臺均需要上傳數(shù)據(jù),對于一些數(shù)據(jù)敏感型企業(yè),將數(shù)據(jù)放在公有云平臺不利于數(shù)據(jù)的安全保存,且運算資源昂貴,流量開銷極大,不利于工程化的模型部署。基于私有云平臺的快速機器學習模型開發(fā)平臺成為了解決工程化痛點的途徑。天數(shù)機器學習一體機系統(tǒng)是一個針對特定學�；蚱髽I(yè)的機器學習平臺。封裝了底層skydiscovery的核心功能并且為用戶提供了完備的管理功能。整個系統(tǒng)分為流云平臺、應用管理、文件管理、用戶管理、資源管理、ide管理、鏡像管理7個模塊�？梢詭椭_發(fā)人員快速輕松地構(gòu)建、訓練和部署任何規(guī)模的機器學習模型,并且為管理員提供群組用戶管理和總體資源管理的功能。整個系統(tǒng)采用B/S的架構(gòu)風格,前端部分是基于vue構(gòu)建的單頁面應用,采用了組件化的開發(fā)方式,并且引入了 vuex來管理前端數(shù)據(jù)流。后端利用Flask構(gòu)建簡單的web服務器提供相應的接口。本文首先闡述了一體機系統(tǒng)開發(fā)的背景,描述了論文的主要工作。然后介紹了開發(fā)過程中使用到的主要技術(shù)。接著針對每個模塊進行了詳細的需求分析。然后從前端架構(gòu)和組件角度對系統(tǒng)進行了總體設計,并且由需求分析的結(jié)果對重點模塊進行了詳細設計。基于設計方案,結(jié)合代碼和運行界面描述了總體和模塊的實現(xiàn)關(guān)鍵點。最后,針對一體機系統(tǒng)的現(xiàn)狀做出了總結(jié)和展望。
【圖文】：

邐ｇｐｕ集群逡逑圖１．１邋ＰＡＩ架構(gòu)圖逡逑如圖１．１所示，可以將ＰＡＩ的架構(gòu)進一步細分為５層：逡逑（１）基礎設施層逡逑最底層是基礎設施層，ＰＡＩ利用阿里云的基礎設施，包括ＣＰＵ集群和ＧＰＵ逡逑集群，強大的計算能力讓平臺具備處理超大規(guī)模數(shù)據(jù)的能力。逡逑３逡逑

２．１．１邐ＭＶＶＭ逡逑ＭＷＭ邋（Ｍｏｄｅｌ－Ｖｉｅｗ－Ｖｉｅｗｍｏｄｅｌ）是一個由經(jīng)典ＭＶＣ模式演變而來的逡逑軟件架構(gòu)設計模式。如圖２．１所示，ＭＶＶＭ的三個組成部分分別是ＭｏｄｅｋＶｉｅｗ、逡逑Ｖｉｅｗｍｏｄｅｌ。Ｍｏｄｅｌ層代表數(shù)據(jù)模型，不具有任何行為邏輯，它只是純粹的數(shù)據(jù)逡逑而不會影響如何展示數(shù)據(jù)。Ｖｉｅｗ層代表視圖，即展示給用戶并提供交互的用戶逡逑界面。Ｖｉｅｗｍｏｄｅ丨層是ｍｗｍ模式的核心，它是一個同步Ｖｉｅｗ和Ｍｏｄｅｌ的對逡逑象，，可以理解為視圖所需的數(shù)據(jù)模型，與視圖一一對應，通過雙向數(shù)據(jù)綁定高效逡逑的完成Ｖｉｅｗ和Ｍｏｄｅｌ層的同步［劉立，２０１２］。逡逑＾邋ＤａｔａＢｉｎｄｉｎｇ邋、邐邐？逡逑Ｖｉｅｗ邐．．．．．：邋邋：．．．．．．．．．．ＶｉｅｗＭｏｄｅ！邐Ｍｏｄｅｌ逡逑，邐逡逑圖２．１邋ｍｖｖｍ架構(gòu)逡逑７逡逑
【學位授予單位】：南京大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TP311.52;TP181

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本文編號：2669055