Flink 在人工智能領域的應用實踐

時間 2020-01-03

標籤 flink 人工智能領域應用實踐简体版

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人工智能是將來十年最重要的技術革命與驅動力，在各行各業產生着日益重要的做用，它與大數據的發展相輔相成，不只推進人類社會邁入更智慧的世界，也爲數據的應用帶來無可估量的價值。算法

11 月 28 - 30 日，Flink Forward Asia 2019 人工智能專場將聚焦於 Flink 在機器學習上的新技術與新應用，內容包含：架構

Flink 機器學習進度幾何？
如何將 Flink 與 TensorFlow 等框架相結合？
有哪些 Flink 在機器學習上的生產實踐應用？

爲你呈現 Flink 機器學習的具體應用實踐與最新技術落地案例。框架

Deep Learning On Apache Flink

陳龍 | Tencent Engineer機器學習

本次演講將介紹一個新的 Flink 項目 dlonflink。它可以使 Flink 具有運行分佈式訓練和實時更新模型服務的能力，用戶不只可使用 Scala 開發，並且能夠基於 Python，只需修改幾行代碼便可在 Flink 上運行 TensorFlow，同時也支持 PyToch 和 MXNet。咱們將詳細介紹 Java 和 Python 之間數據交換相關的設計以及框架管理的實現。分佈式

在 Flink 上使用 Analytics-Zoo 進行大數據分析與深度學習模型推理的架構與實踐

史棟傑 | 英特爾資深軟件架構師性能

英特爾資深軟件架構師。多年從事企業級計算、風控、大數據分析、雲計算容器編排、數據分析與人工智能領域的研發，英特爾開源框架 BigDL 與 Analytics-Zoo 的貢獻者之一。主要分享內容以下：學習

Analytics-Zoo 簡介：基於 Apache Spark、Tensorflow、Keras 和 BigDL 的大數據分析+AI 平臺。
將大數據上的深度學習應用部署到生產環境，Flink 流處理場景的支持及使用 OpenVINO 加速。
一種基於消息訂閱和 Flink 流處理的 Cluster Serving 架構。

Apache Flink + TensorFlow，攜程實時智能異常檢測平臺實踐

潘國慶 | 攜程大數據研發經理大數據

隨着近幾年的發展，實時計算的技術日趨成熟，實時計算的場景也愈來愈繁多，Flink 也漸漸成爲實時計算引擎的首選之一，從簡單的實時 ETL 到複雜的 CEP 場景 Flink 都可以很好的駕馭。雲計算

本次分享主要介紹攜程如何基於 Flink 與 Tensorflow 構建攜程實時智能異常檢測平臺，用於解決規則告警系統準確率低、時效性低、規則配置複雜與耗費人力等諸多問題，實現業務指標毫秒級延遲與智能化檢測，依託 Flink 實現了強大的容錯機制。人工智能

基於 Apache Flink 的機器學習算法平臺實踐與開源

楊旭 | 阿里巴巴資深算法專家

阿里巴巴計算平臺事業部正在與 Flink 社區合做，開源自研的機器學習算法庫，基於該算法庫，用戶能夠更方便地構建高性能的 Flink 機器學習做業。咱們但願經過開源來促進 Flink 社區在機器學習領域的發展。同時也歡迎更多開發者與咱們攜手共進，創建更強大、更完整的 Flink 算法庫。

本次分享主要圍繞團隊基於 Flink 研發高性能機器學習算法庫過程當中的技術積累與收穫，以及開源的進展。

Apache Flink AI Ecosystem Effort

**陳戊超 | 阿里巴巴技術專家
高贇 | 阿里巴巴技術專家**

Flink 是一個分佈式計算引擎，支持批流一體的數據處理。在實際生產中的人工智能使用場景中，Flink 在包括特徵工程，在線學習，在線預測等方面都有一些獨特優點，爲了更好的支持人工智能的使用場景，社區以及各個生態廠商都作了一些工做，本演講將幾點介紹近期 Flink 在人工智能生態系統中的工做進展。

Flink ML Pipline: 定義了在 Flink 上運行機器學習工做流程的 API 包括特徵工程，模型訓練，模型預測等。
Alink：是基於 Flink的機器學習算法庫。
Flink ML Workflow：以 Flink 爲基礎，結合深度學習框架 TensorFlow / PyTorch 爲用戶提供了串聯整個機器學習工做鏈路中各個階段的 API，而且同時支持批和流的運行模式。
Streaming-based mini-batch iteration architecture：Flink 在流運行模式下支持迭代的新架構設計。

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本文做者：巴蜀真人

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