TensorFlow on Yarn：深度学习与大数据整合实践

"这篇资料是QCON2017软件大会上关于深度学习和大数据的一份PPT，重点探讨了TensorFlow技术及其在Yarn上的应用。由李远策分享，内容包括TensorFlow的使用现状、痛点，以及在Yarn上的设计和实施细节，同时还涉及深度学习平台的演进和SparkFlow的介绍。" 深度学习是一种模仿人脑工作原理的机器学习方法，近年来在图像识别、语音处理、自然语言处理等领域取得了显著成果。TensorFlow是由Google开发的一个开源库，它提供了构建和部署大规模机器学习模型的工具，广泛应用于深度学习领域。 在当前的深度学习环境中，TensorFlow面临一些挑战和痛点。首先，手动指定机器和端口配置在分布式环境下非常繁琐，容易导致端口冲突和机器负载不均衡。其次，训练样本和模型需要手动分发和拉取，增加了操作复杂性。此外，多用户多服务器的使用可能导致资源划分混乱，缺乏有效的GPU资源管理和调度，进一步加剧了集群资源的负载不均。作业管理和状态跟踪不便，日志查看也不够便捷。 为了解决这些问题，Yarn（Hadoop的资源管理系统）被引入到TensorFlow中，形成了TensorFlow on Yarn的设计。Yarn能够提供对单机和分布式TensorFlow程序的支持，并实现了GPU资源的管理和调度。通过Yarn，用户不再需要手动配置ClusterSpec，只需指定worker和parameter server（ps）的数量。训练数据和模型可以基于HDFS进行统一存储，作业结束时，包括work、ps和Tensorboard在内的进程将自动回收。这一设计保持了训练效果和性能，同时极大地简化了运维流程，提高了效率。 深度学习平台的演进也提到了SparkFlow，这是结合了Spark和深度学习的一种框架，旨在优化数据处理和模型训练的流程。通过这样的集成，用户可以更好地利用大数据处理能力与深度学习的强大学习能力，实现更高效的数据驱动的决策。 TensorFlow on Yarn通过整合大数据管理和深度学习框架，解决了资源管理、作业调度和监控等问题，提升了深度学习在大规模环境下的实用性和易用性。对于企业而言，这样的解决方案有助于加速深度学习技术的落地应用，促进业务创新。