今年,各企业在开源路上的势头可以说是“你追我赶”,谁也不甘落后。6 月,小米宣布开源自己在移动端深度学习框架 MACE;9 月,腾讯 AI Lab 宣布开源一款自动化深度学习模型压缩与加速的框架——PocketFlow。双十一刚过,阿里巴巴就宣布要把商业操作系统中一个重要的业务板块——阿里妈妈的重要技术框架进行开源,这也是阿里巴巴首次公开深度学习框架。
作为阿里巴巴旗下的大数据营销平台,阿里妈妈基于自身广告业务,自主研发了深度学习框架 X-Deep Learning(下文简称 XDL),并已经大规模部署应用在核心生产场景。相关代码链接将在 12 月中旬正式发布。
▌1.XDL 面向广告、推荐、搜索研发,覆盖核心场景
XDL 是首个面向高维稀疏数据场景的深度学习开源框架。数据的高维稀疏性既是阿里妈妈业务场景的重要特征,也是互联网的众多核心应用场景(如广告/推荐/搜索等)的特征,覆盖了大多数互联网企业的数据应用模式。新框架 XDL 针对阿里妈妈业务数据高维稀疏的场景特点进行了优化。此外,微博、抖音、今日头条等也属于该范畴内,XDL在这些场景中都具有通用性。因此,不管是以广告、推荐、搜索为代表业务的企业级用户,还是对此感兴趣的个人用户,都可以加入到开源计划当中。
另外,在阿里巴巴XDL开源之前,业界的深度学习开源框架基本是面向图像、语音处理等场景数据而设计,这与整个人工智能领域的研究重点有关,图像和语音是率先取得理论突破的场景,而 XDL 的开源可以说是首次在工业级互联网场景中取得突破。
▌2.开放与易用,是阿里巴巴具备开源 XDL 的技术标准
XDL 采用了桥接的架构设计理念,打造面向工业级应用的分布式规模能力,单机能够处理的计算则引用现有开源框架。这种桥接的架构,使得 XDL 跟业界的开源社区是无缝对接的,例如用户可以在 XDL 框架上应用基于 Tensorflow 或者 Pytorch 编写的深度学习算法。此外,对于已经在使用其它开源框架的企业或者个人用户,也可以在原有系统基础上进行扩展。
除了核心的 XDL 训练框架外,阿里妈妈透露将全面开源面向高维稀疏数据场景的系统化解决方案,计划分批次对外发布,包括面向在线实时服务的深度学习预估引擎、面向全库实时检索的深度学习匹配引擎;同时还内置阿里妈妈自主研发的一系列算法,涉及 CTR 预估模型、CVR 预估模型、匹配召回模型、模型压缩训练算法等等。
剩下的就是坐等代码了!
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原文标题:阿里首次开源深度学习框架X-Deep Learning
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