近两年人工智能技能成长迅速，以Google开源的TensorFlow为代表的各类深度进修框架层出不穷。为了能让海内人工智能技能更好的落地，而且人工智能也是大数据阐明的主要要领，作为大数据协同安详技能国度工程尝试室牵头公司的360，其系统部大数据团队与人工智能研究院基于恒久的研究和实践成就，开拓了基于Hadoop大数据本领的人工智能平台XLearning。大数据协同安详技能国度工程尝试室是国度发改委核准建树的国度级大数据安详研究创新平台，是大数据规模独一的由民营企业包袱的国度工程尝试室。该尝试室今朝由360公司牵头，主要认真大数据基本架构、安详防护和应用规模方面的研究。

　　360 XLearning项目认真人李远策暗示， XLearning对付开拓者意义重大，因为同行业公司城市有雷同开拓需求，XLearning则可以辅佐他们实现调治的统一和处事器资源的复用。跟着平台算法库的不绝增容和优化，开拓者事情难度将大大低落。他们将有更多精神，用于成果的实现和代码的优化。另外，除了人工智能平台XLearning之外，360在大数据开源技能规模也不绝创新，如Poseidon系统、pika系统等均是360在大数据规模的独创开源技能。

　　图1: 大数据协同安详技能国度工程尝试室

　　(官网地点：http://nelab-bdst.org.cn/)

　　(官方微信名称：大数据协同安详国度工程尝试室)

　　图2: 360深度进修调治平台XLearning

　　(XLearning项目开源地点https://github.com/Qihoo360/XLearning)

　　XLearning平台将大数据与深度进修相融合，基于Hadoop Yarn完成了TensorFlow、MXNet、Caffe、Theano、PyTorch、Keras、XGBoost等常用深度进修框架的集成，是典范的“AI on Hadoop”的实现。XLearning从本年4月份正式开拓上线运行，昆山软件开发，经多次版本迭代更新，为各进修框架的利用者提供了统一、不变的调治平台，实现了资源共享，极大的提高了资源操作率，而且具有精采的扩展性和兼容性。

　　图3：XLearning架构

　　个中，Client是XLearning客户端，认真启行动业及获取功课执行状态; ApplicationMaster主要认真输入数据分片、启动及打点Container、执行日志生存等; Container是功课的实际执行者，认真启动Worker或PS(Parameter Server)历程，昆山软件公司，监控并向AM讲述历程状态，上传功课的输出等。对付TensorFlow范例功课，昆山软件开发，还认真启动Tensoard处事。

　　XLearning固然架构简捷，但具有富厚的成果利便用户举办模子练习，并依托于Yarn提供有功课资源的统一打点。首先，Xlearning平台支持TensorFlow、MXNet漫衍式和单机模式，支持所有的单机模式的深度进修框架，如Caffe、Theano、PyTorch等;其次，XLearning提供多种模式用于数据的输入、输出，包罗数据的流式读写、直接HDFS读写等，可按照功课处理惩罚的数据量与集群呆板硬盘容量，视环境抉择所回收的读写方法;再者，为利便用户查察功课信息，XLearning提供可视化界面用于展示功课执行进度和输出日志等内容;别的，XLearning还支持TensorFlow漫衍式模式的ClusterSpec自动分派构建，单机模式和其他深度进修框架代码不消做任何修改即可迁移到XLearning上，便于用户快速利用;最后，操作深度进修框架自己的Checkpoint机制和直接读写HDFS数据成果，XLearning利便用户实现练习规复继承执行。

　　作为海内人工智能规模的先行者，360公司以平台开源的形式，实现了行业已有资源的集成和优化。相信将来，以360公司牵头的大数据安详协同技能国度工程尝试室将为晋升我国网络安详和大数据人工智能财富和学界的整体程度孝敬更多气力。

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