【51CTO.com原創(chuàng)稿件】今年，深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域最火熱的消息莫過于：AIphaGo 0：3打敗柯潔、AIphaGo Zero在沒有人類干預(yù)的情況下，通過自我學(xué)習(xí)及少許訓(xùn)練***擊敗AIphaGo。由此，我們可以看到深度學(xué)習(xí)發(fā)展之迅速。深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一個領(lǐng)域，其概念于上世紀(jì)60年代被提出，但當(dāng)時并沒有掀起太大波瀾。那么，為什么在當(dāng)下又重新走近大眾的視野呢？

近日，由51CTO主辦的第十六期以“Tech Neo”為主題的技術(shù)沙龍在北京舉行，此次活動邀請了來自去哪兒網(wǎng)的DevOps工程師葉璐老師。她給大家?guī)砹岁P(guān)于深度學(xué)習(xí)的興起原因、去哪兒網(wǎng)的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用實踐以及構(gòu)建GPU云應(yīng)對資源使用問題的分享。

深度學(xué)習(xí)興起的原因

當(dāng)下，深度學(xué)習(xí)從大學(xué)實驗室和***IT公司走向大眾，諸多公司通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)解決實際中遇到的問題。深度學(xué)習(xí)主要的特點是具有多隱層，隨著隱層不斷疊加，效果隨之不斷的提升。

深度學(xué)習(xí)興起的原因，主要有以下三點：

• 和以前相比，數(shù)據(jù)獲取更便捷、數(shù)據(jù)量也是呈指數(shù)倍的增加。
• GPU等計算資源成本降低，以前則是非常***且難獲取。
• 操作簡單的開源工具的普及。

GPU是深度學(xué)習(xí)的加速器，因為在GPU出現(xiàn)之前，一個實驗可能需要等幾個月，或者跑一天才能發(fā)現(xiàn)某個試驗的參數(shù)不好。現(xiàn)在，優(yōu)秀的GPU可以在深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行快速迭代，幾天就能跑完之前幾個月的試驗，或者幾小時代替之前的幾天，幾分鐘代替之前的幾小時。

去哪兒網(wǎng)在深度學(xué)習(xí)方面的應(yīng)用實踐

去哪兒網(wǎng)在深度學(xué)習(xí)方面的應(yīng)用有很多， 如機票驗證碼識別、看圖寫詩-小詩機、智能客服、“拿去花”用戶信用評級、根據(jù)歷史訪問記錄推薦酒店、計算不同酒店房型的價格系數(shù)、酒店推薦的模型等等。其中智能客服、“拿去花”用戶信用評級、酒店推薦是去哪兒網(wǎng)深度學(xué)習(xí)的經(jīng)典實踐案例。

應(yīng)用實踐過程中深度學(xué)習(xí)存在一定的共通性，就是輸入數(shù)據(jù)并設(shè)置算法，讓計算機對我們的世界進(jìn)行充分建模，從而達(dá)到我們所說的“智能”。讓機器和人腦一樣，能辨別好壞，幫助風(fēng)控工程師進(jìn)行風(fēng)險分析；能迎合喜好，給用戶推薦更合適的酒店。而深度學(xué)習(xí)，讓模型變得更加可靠，在數(shù)據(jù)變化的情況下，模型持續(xù)可用。

以前去哪兒網(wǎng)的GPU資源是多個團隊共享的使用方式，常遇到某位同事非常憤怒的說：“誰把老子跑了三天的任務(wù)殺了！”這樣的情況。

GPU的使用資源問題，還有如下幾點：

• 環(huán)境無隔離。
• 采購周期長。
• 資源利用率低。
• 各種工具的環(huán)境部署成本高。

那么，要如何應(yīng)對GPU使用資源的一系列問題呢？去哪兒網(wǎng)的解決方案是構(gòu)建GPU云，降低資源使用門檻，提升資源利用率。

為什么選擇Tensorflow？GPU云***期的目標(biāo)是GPU資源云化。業(yè)務(wù)線的同學(xué)能夠快捷定制機器學(xué)習(xí)應(yīng)用，秒建秒刪，一鍵釋放GPU資源，建立統(tǒng)一GPU資源申請和管理等入口到Portal，降低業(yè)務(wù)線同學(xué)的接入和學(xué)習(xí)成本。做到環(huán)境隔離的同時又能保證訓(xùn)練數(shù)據(jù)在分布式環(huán)境下的持久化和可靠性，以及支持Tensorflow全工具鏈。

為什么是Tensorflow呢？構(gòu)建GPU云初期之所以選擇Tensorflow，是因為開源且使用的人相對比較多，社區(qū)的活躍度也相對較高。并且在中后期，Tensorflow也會支持其他的用于數(shù)值計算的軟件庫。

如下圖，是Tensorflow與其他社區(qū)Issue和Pull Request量對比：

如下圖，是Tensorflow的一段Mnist代碼：

這段Mnist代碼總共只有149行，沒有多余的代碼，且還包含一些注釋。短短的代碼，定義了兩個隱層，并構(gòu)建了一個softmax回歸模型，工程師不用再擔(dān)心底層的實現(xiàn)，更專注于模型本身。

如下圖，是Tensorboard部分截圖：

Tensorboard是Tensorflow全工具鏈之一，研發(fā)人員在可視化的情況下，既可以對模型進(jìn)行調(diào)優(yōu)，也可以直觀方便地看到模型的訓(xùn)練效果。

去哪兒網(wǎng)的GPU云平臺架構(gòu)簡述

如下圖，是機器學(xué)習(xí)應(yīng)用部署的示意圖，大家可以直觀的看到兩臺機器Server1與Server2。

在OPS Namespace下，部署了一個分布式的Tensorflow集群，這個Tensorflow集群可以跨兩臺機器。Fight Namespace下是一個機票的應(yīng)用，選擇的是單機部署。

如下圖，是一個GPU實例初始化的過程：

研發(fā)人員可以自主選擇符合的模型來定義應(yīng)用，生成一個面向K8S的資源定義文件。去哪兒網(wǎng)在資源類型上，選擇的是Deployment，剩下的調(diào)度和和應(yīng)用初始化工作根據(jù)這個文件完成。

對于機器學(xué)習(xí)來說，數(shù)據(jù)存在哪里很關(guān)鍵。去哪兒網(wǎng)提供給開發(fā)者的是同時支持Ceph、塊存儲和對象存儲，這樣不僅提高了數(shù)據(jù)使用的靈活性，同時還能支持在線擴容。

去哪兒網(wǎng)為用戶提供的是Jupyter，選擇Jupyter是因為對于算法工程師來說，容易上手。

如下圖，是Jupyter使用界面：

Jupyter Notebook提供了網(wǎng)頁版的代碼編寫運行平臺，背后由Python ikernel支撐，可以選擇不同的Python版本，而且同一個應(yīng)用的負(fù)責(zé)人能協(xié)同編輯。

目前GPU云一期已經(jīng)完成，并且正在公測中，使用前后的對比結(jié)果如下：

• 環(huán)境秒建秒刪、環(huán)境隔離，這個特性給開發(fā)同學(xué)提供了極大的便利。
• 在對接Ceph后，數(shù)據(jù)的可用性和可靠性大大提升，也不用擔(dān)心因為更換機器帶來的訓(xùn)練數(shù)據(jù)遷移、丟失。
• 權(quán)限部分，Spectrum接入了去哪兒網(wǎng)的應(yīng)用管理中心Portal，管理模式和傳統(tǒng)應(yīng)用沒有差別，降低了新同學(xué)的接入門檻。
• 提高資源使用，這里需要提醒的是，如果不用，要及時停止GPU環(huán)境，減少耗費，或把資源讓給另一個環(huán)境。這個動作可以通過界面上的簡單的disable application一個按鈕就可以做到。

未來展望

GPU云的基礎(chǔ)環(huán)境固化，讓開發(fā)同學(xué)免受環(huán)境安裝之苦是***期的目標(biāo)?，F(xiàn)在Spectrum第二期也在開發(fā)中，開發(fā)工程師可以自定義環(huán)境模板，這樣不僅僅提供了更高的環(huán)境定制自由度；同時Tensorflow serving的上線，為機器學(xué)習(xí)真正落地提供了更完整的pipeline。其他的優(yōu)化包括，完善上下游的數(shù)據(jù)獲取管道，預(yù)處理流程優(yōu)化，Jupyter插件系統(tǒng)集成等等。

【嘉賓簡介】

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葉璐，去哪兒網(wǎng)DevOps工程師，機器學(xué)習(xí)云平臺負(fù)責(zé)人。主要工作涉及Qunar私有云平臺建設(shè)、運維、容器云落地等方面。

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