Oracle希望通过其新发布的开源项目GraphPipe解决机器学习问题。该项目是一个“简单的机器学习模型服务”解决方案。
Oracle的云开发架构师Vish Abrams表示,“过去几年来,机器学习取得了快速进展。今天你可以掌握一些框架中的一个,按照一些在线教程,并在几个小时内拥有一个工作机器学习模型。不幸的是,当你准备将该模型部署到生产环境中时,仍然面临着一些独特的挑战。”
Oracle称,将机器学习模型部署到项目中有三个挑战:
1.缺乏模型服务API的标准
2.无法轻松构建模型服务器
3.对性能的关注不够
Abrams表示,“我们创建了GraphPipe来解决这三个挑战。它提供了一种标准的高性能协议,用于通过网络传输张量数据,以及简单的客户端和服务器实现,使得从任何框架部署和查询机器学习模型变得轻而易举。”
GraphPipe支持TensorFlow,PyTorch,mxnet,CNTK和caffe2模型。
Oracle解释说,企业通常使用“定制”方法单独培训和部署机器学习模型。这会影响组织从机器学习工作中获取价值的能力。如果市场营销想要使用财务组生成的模型,他们将不得不编写自定义客户端来与模型进行交互。如果模型变得流行,销售人员也希望使用它,自定义部署可能会在负载下崩溃,该标准旨在提供从投资中获取价值所必需的工具。
此外,该项目还包括:一组平缓缓冲定义,服务模型指南,服务模型示例和查询模型的客户端库。实质上,GraphPipe请求的行为类似于TensorFlow服务预测请求,但使用flatbuffers作为消息格式。扁平缓冲区类似于谷歌协议缓冲区,在反序列化步骤中避免了内存复制的额外好处。
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