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LinkedIn giovedì annuncerà un nuovo progetto open source che punta a fornire il supporto nativo per l’esecuzione di TensorFlow lavori su Hadoop.
TensorFlow è il Google-costruito open-source di machine learning library, che è diventata una delle più popolari piattaforme per la creazione di machine learning e apprendimento profondo applicazioni. Hadoop è un framework software open-source per la memorizzazione di dati e le applicazioni in esecuzione su cluster di hardware. Ottenere questi due sistemi per funzionare nativamente è spesso un ostacolo per i dati tecnici e scienziati, secondo LinkedIn.
Nei passaggi TonY, LinkedIn framework per eseguire in modo nativo TensorFlow su Hadoop. L’idea di base è di eseguire TensorFlow lavori come affidabile e flessibile come altri cittadini di prima classe su Hadoop tra MapReduce e Scintilla, LinkedIn, ha detto.
“Abbiamo voluto un flessibile e sostenibile per colmare il divario tra l’analitica poteri distribuiti TensorFlow e il ridimensionamento dei poteri di Hadoop,” Jonathan Appeso, un software engineer senior su Hadoop team di sviluppo di LinkedIn, ha scritto in un post sul blog.
“In modo simile a come MapReduce fornisce il motore per l’esecuzione di Maiale/Alveare script su Hadoop, e Scintilla fornisce il motore per l’esecuzione di codice scala che utilizza la Scintilla Api, TonY mira a fornire lo stesso di prima classe di supporto per l’esecuzione di TensorFlow lavori su Hadoop da attività di manipolazione, come risorsa di negoziazione e di contenitore di configurazione dell’ambiente di” Hung, ha spiegato.
Oltre a supportare questa funzionalità di base, TonY offre anche funzionalità che mirano a migliorare l’esperienza di correre su larga scala di formazione, compresa la GPU di pianificazione, a grana fine, richieste di risorse, TensorBoard di supporto, e la tolleranza di errore.
TonY è disponibile su GitHub-che, come LinkedIn, è anche ora di proprietà di Microsoft, a partire da oggi.
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