亚马逊AWS官方博客

Tag: DJL

深度解析 Amazon Retail System 用户倾向预测模型以及使用 DJL 在 Apache Spark 进行深度学习推理任务

在亚马逊,我们使用Apache MXNet构造了一个多标签分类模型用于在数千类别里预测用户倾向。通过预测的结果,我们可以创造一种个性化的内容,帮助用户去选择最好的商品。这个文章将通过准备数据,模型构造和模型部署三个步骤来介绍在构造模型中我们遇到的各种挑战以及使用Deep Java Library (DJL) 在Apache Spark上进行大规模的深度学习推理任务。因为使用的工具完全开源,你也可以尝试去构建类似的应用。

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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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