AI工程化实践_陈夏明_201811292232291

【AI工程化实践】 在当前的信息时代，人工智能（AI）已经深入到各个领域，而AI的工程化实践是实现其大规模应用的关键。陈夏明博士的演讲“AI工程化实践”探讨了如何将AI技术有效地融入到实际业务场景中，通过大数据云和应用生态的构建，提高AI的应用效率和效果。 首先，陈博士提到了“引入”和“函数局部变量继承”这两个概念，这是编程中的基础要素。在AI工程化中，良好的代码组织和管理对于构建可维护、可扩展的AI系统至关重要。引入是指在程序中导入所需的功能模块或库，以便复用已有的算法和工具；函数局部变量继承则涉及函数内部的状态管理和代码的复用，这在多任务并行处理和模型训练中有着重要应用。 接着，演讲讨论了“复杂应用编排”。随着大数据技术的发展，应用部署方式经历了从物理机到虚拟机，再到容器化的转变。容器技术如Docker提供了轻量级的运行环境隔离，而Kubernetes（K8S）作为容器编排的主流标准，能够协调和管理复杂的微服务架构，实现自动化部署、扩展和管理。例如，星环公司的TDH 4.x、5.x以及TDC 1.x版本都反映了这一技术演进。 大数据云架构的演进是另一个重要的话题。大数据从最初的Hadoop时代发展到现在的“大数据3.0”阶段，强调的是人工智能（AI）、大数据和云计算（Cloud）的融合。在这个阶段，数据集约化、资产化和服务化成为趋势。数据集约化意味着数据的统一采集和集中存储，通过元数据管理和统一计算平台来提高效率；数据资产化则关注数据的质量管理，形成有价值的资产，并进行计量；数据服务化推动数据化运营，通过智能应用提供在线数据服务，进一步驱动业务发展。 大数据3.0的应用生态涵盖了各种组件，如RDBMS、Files、Sensors、Workflow等，它们共同构建了一个完整的数据处理链路，从数据采集、整合、存储到分析和高级分析，再到可视化展示。例如，Transwarp Data Cloud和基于K8S的容器云操作系统TOS展示了如何在公有云和私有云环境中实现这些功能。 此外，不同应用的容器化难度存在差异，无状态Web应用相对简单，而有状态分布式应用需要考虑更多的因素，如IO隔离、服务质量（QoS）、服务发现等。在拆分大数据应用服务时，需提前规划，解决兼容性和升级操作的挑战，确保系统的稳定性和可扩展性。 总之，AI工程化实践涉及了编程技术、应用编排、大数据云架构的演进和应用生态建设等多个层面。理解并掌握这些知识点对于构建高效、灵活且易于维护的AI系统具有重要意义。