面向高维稀疏数据场景,阿里妈妈宣布开源XDL深度学习框架-阿里云开发者社区

开发者社区> 人工智能> 正文

面向高维稀疏数据场景,阿里妈妈宣布开源XDL深度学习框架

简介: 据介绍,作为阿里巴巴旗下的大数据营销平台,阿里妈妈基于自身广告业务自主研发了深度学习框架X-Deep Learning(XDL),且已经大规模部署应用在核心生产场景。 阿里妈妈表示,这也是业界首个面向高维稀疏数据场景的深度学习开源框架,突破了现有深度学习开源框架大都面向图像、语音等低维连续数据而设计的现状。

据介绍,作为阿里巴巴旗下的大数据营销平台,阿里妈妈基于自身广告业务自主研发了深度学习框架X-Deep Learning(XDL),且已经大规模部署应用在核心生产场景。

阿里妈妈表示,这也是业界首个面向高维稀疏数据场景的深度学习开源框架,突破了现有深度学习开源框架大都面向图像、语音等低维连续数据而设计的现状。

数据的高维稀疏性既是阿里妈妈业务场景的重要特征,也是互联网的众多核心应用场景(如广告/推荐/搜索等)的特征,覆盖了大多数互联网企业的数据应用模式。对于难以与BAT研发能力比肩的众多互联网公司而言,阿里妈妈表示工业级深度学习框架XDL及内置算法方案的开源,将助力各大公司的技术升级,大大提升广告/推荐/搜索场景的精准性,缩短技术迭代周期。

面向广告、推荐、搜索研发,XDL覆盖互联网最核心的场景

随着深度学习的风靡,阿里妈妈以算法先行的方式进行了探索,实验效果非常好,但很快也发现,已有的开源框架很难满足其广告场景的规模性及生产迭代要求,自研面向工业应用的分布式深度学习框架随即被提上了日程。

据介绍,新框架XDL针对阿里妈妈业务数据高维稀疏的场景特点进行了优化,性能远超当时业界众多的开源框架,自2016年下半年开始逐步部署到阿里妈妈的业务系统,至2017年初全面完成了生产化。以阿里妈妈定向广告为例,XDL框架助力了业务场景所有核心算法的深度学习创新,当年,以XDL为基础的深度学习算法升级带来的广告收入提升超过百亿。

不仅是广告场景,互联网其它的核心场景如推荐、搜索等,也具有典型的高维稀疏数据特性,例如微博、抖音、今日头条等都属于该范畴内。因此,XDL在这些场景中也具有非常高的通用性,这为开源提供了基础。不管是以广告、推荐、搜索为代表业务的企业级用户,还是对此感兴趣的个人用户,都可以加入到开源计划当中。

c261e9e19f7802d6fea71119ea4274ce29cc63ef

值得一提的是,在阿里巴巴XDL开源之前,业界的深度学习开源框架基本是面向图像、语音处理等场景数据而设计,这与整个人工智能领域的研究重点有关,图像和语音是率先取得理论突破的场景,但在工业级互联网场景中实现大突破还属首次。

此外,据机器之心了解,XDL包含三个核心组件:全异步流水线并行的分布式运行时XDL-Flow;面向稀疏数据学习的高级模型服务器AMS;本地计算引擎,插件化支持任意开源框架的Backend Engine。

e68994ca4be9b44f30cfa1d944f19feb1a57dfce

开放与易用,阿里巴巴引领业界高维稀疏数据的技术标准

据阿里妈妈透露,XDL框架从设计之初,就具备了足够的开放性和易用性,开源是水到渠成的一步。

a2db2d8cf3eb86e551f9a6c3958185a1fa007498

整体而言,XDL具有多项核心能力。如XDL创造性地采用了桥接的架构设计理念,重点打造面向工业级应用的分布式规模能力,单机能够处理的计算则引用现有开源框架。这种桥接的架构,使得XDL跟业界的开源社区是无缝对接的,例如用户可以非常方便地在XDL框架上应用基于Tensorflow或者Pytorch编写的最先进开源深度学习算法。此外,对于已经在使用其它开源框架的企业或者个人用户,也可以在原有系统基础上轻松进行扩展,享受XDL带来的高维稀疏数据场景下极致的分布式能力。

除了核心的XDL训练框架外,阿里妈妈透露将全面开源面向高维稀疏数据场景的系统化解决方案,计划分批次对外发布,包括面向在线实时服务的高性能深度学习预估引擎、面向全库实时检索的全新深度学习匹配引擎;同时还内置阿里妈妈自主研发的一系列创新算法,涉及CTR预估模型、CVR预估模型、匹配召回模型、模型压缩训练算法等等。

阿里妈妈“让天下没有难做的营销”的使命在近年来又多了一层含义,Ad Tech 技术驱动广告的色彩明显。阿里妈妈产品技术部资深总监盖坤表示,阿里妈妈希望通过技术开源来赋能大家,引领业界高维稀疏数据计算的技术标准,推动整个领域技术的整体前进,让创新的算法、框架方案层出不穷。


原文发布时间为:2018-11-28

本文作者:李亚洲

本文来自云栖社区合作伙伴“机器之心”,了解相关信息可以关注“机器之心”。

版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。

分享:
人工智能
使用钉钉扫一扫加入圈子
+ 订阅

了解行业+人工智能最先进的技术和实践,参与行业+人工智能实践项目

其他文章