Java工程师入门深度学习(二):DJL推理架构详解

DJL(Deep Java Library )是亚马逊在2019年宣布推出的开源Java深度学习开发包,它是在现有深度学习框架基础上使用原生Java概念构建的开发库。它为开发者提供了深度学习的最新创新和使用前沿硬件的能力,例如GPU、MKL等。简单的API抽象并简化了开发深度学习模型所涉及的复杂性,使得DJL更易于学习和应用。有了model-zoo中绑定的预训练模型集,开发者可以立即开始将深度学习的SOTA成果集成到Java应用当中。

DJL秉承了Java的座右铭:「Write once, run anywhere」,不依赖于具体的引擎和深度学习框架,可以随时切换框架。原则上,基于DJL开发人员可以编写在任何引擎上运行的代码。DJL目前提供了MXNet,、PyTorch和TensorFlow的实现。DJL通过调用JNI或者JNA来调用相应的底层操作。DJL 编排管理基础设施,基于硬件配置来提供自动的 CPU/GPU 检测,以确保良好的运行效果。

为了帮助Java开发者更好地上手DJL,机器之心联合AWS带来三期线上分享。在第一期分享《DJL综述以及推理应用》中,AWS算法工程师兰青主要介绍了深度学习的基础概念、什么是DJL,并通过在线demo演示了DJL是如何将Java和深度学习有机结合起来的。

  • 第一期回看:

    https://app6ca5octe2206.h5.xiaoeknow.com/v1/course/alive/l_5f915665e4b028be590b745f
  • 第一期有奖实践作业与反馈问卷详见DJL交流群。

11月3日,AWS软件开发工程师李政哲将带来第二期分享《DJL推理架构及客户成功案例》。第二期分享主要介绍:

  • DJL推理模块并结合具体场景讲解各模块使用方法;
  • 推理 API 的使用方法以及如何优化推理速度;

  • 如何部署在微服务、大数据服务以及移动端,并搭配客户成功案例的讲解。

11月3日,第二期分享

DJL推理架构及客户成功案例
分享主题:DJL推理架构及客户成功案例

分享时间:11月3日 20:00-21:00

讲师简介:李政哲, AWS AI 软件开发工程师,毕业于台湾国立成功大学后, 在美国卡內基梅隆获得硕士学位。他曾开发过 Apache MXNet,也是 DJL 深度学习框架的 作者之一。目前致力于优化机器学习推理的速度, 以及改善  Java开发者训练模型的使用体验。

实践作业:我们将根据分享内容设置一次实践作业,并根据作业完成度包括代码是否可以运行、结果是否正确、效率是否最好、呈现是否满足或超出预期等标准进行综合评估。

我们将从所有作业中评出1名MVP奖,赠送200元天猫超市购物券;评出6名优秀奖,赠送50元天猫超市购物券。

一对一答疑:我们开放了持续三周的答疑时间,关于实践作业与DJL相关的任务问题都可以和DJL开发团队成员预约时间进行一对一交流。

  • 预约方法:访问下方链接,在对应时间段填入微信ID,并在此时间段访问文档下方的视频会议地址。

  • 预约链接:https://shimo.im/sheets/qk3HRqHRpYTPVJhg/MODOC。

加入交流群:添加机器之心小助手(syncedai5),备注「DJL」。

ps:如果小助手无法添加,请将「微信ID」发送邮件到dujiahao@jiqizhixin.com,我们将与你联系,邀你入群。
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