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Tag: Deep Java Library

和Netflix一起探索基于DJL的 Java 分布式在线深度学习推理架构

Netflix 是世界上最大流媒体平台提供商。它拥有多个知名影视剧IP例如 《纸牌屋》和《白夜追凶》,同时也拥有超过1.9亿来自全球各地的订阅用户。对于Netflix来说,时刻让用户拥有最佳使用体验是最为重要的。其中一个维持它的秘诀就是使用深度学习模型来提升信息的价值。Netflix在不侵犯用户隐私的前提下,通过收集程序的日志(非用户数据)来分析检查系统的稳定性。具体实现则是利用深度学习模型 + 微服务架构来达到实时分析超大规模的日志的目标。

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深度解析 TalkingData 使用 DJL 进行大规模深度学习打分应用

TalkingData发现了AWS基于Java开发的深度学习框架DJL(Deep Java Library)可以很好解决Spark在深度学习运算中的一些困境。在这个博客中,我们将带领大家了解TalkingData部署的模型,以及他们是如何利用DJL在Apache Spark上实现生产环境部署深度学习模型。这个解决方案最终将之前的生产架构简化,一切任务都可以在Apache Spark轻松运行,总时间也减少了66%。从长远角度上,这显著节省了维护成本。

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请你喝一杯 Corretto?谈一谈 JDK 的新选择

伴随着Java的普及,用以开发并提供JVM支持的Java Development Kit (JDK) 就成为了最重要的一个开发工具包。历史上曾经出现过许多JDK的发行版,例如IceTea、Blackdown、Jrockit、Apache Harmony 等等至今都已成为历史。今天,当我们面对OpenJDK、Azul、Oracle Java SE 等许多JDK 的选项的时候,我们该如何取舍呢?

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JAVA 程序员的 AI 工具箱 – Deep Java Library (DJL)

这几年深度学习的爆发带来了一个未曾预料到的结果,Python 这个曾经小众的语言突然之间变得炙手可热。究其原因,在Python 的生态中我们可以容易的找到许多的资源。例如,NumPy用于数据计算、Matplotlib用于数据可视化以及MXNet、PyTorch、TensorFlow等一众深度学习框架。相比之下,尽管Java语言仍是最流行的语言之一,拥有为数众多的开发者,尤其在企业市场拥有最广泛的应用基础,但事实上我们很难找到合适的用于深度学习的Java工具或者框架。

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