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文档简介

斗鱼基于kubernetes的深度学习实践从混沌到体系化目录CONTENTS1、深度学习在斗鱼的应用场景2、深度学习应用上容器的一些问题3、深度学习应用管理01 深度学习在斗鱼的应用场景业务场景大数据场景搜索排序业务场景图像识别语音识别 logo识别 文本识别视频场景业务场景在线推理离线训练技术栈ABCTensorflowPytorchKubeflow02 深度学习应用上容器的一些问题集群规划在线推理尽可能使用CPU一个集群or多个集群？离线训练是GPU密集型应用集群规划GPU调度GPUGPUnode1node2node3job1job3GPUGPUGPUGPUGPUjob2job4假如job4需要三块GPU, 此时该如何调度？Gang Scheduling： 一组容器作为整体调 度DRF：谁要的资源少， 谁的优先级高binpack：尽量把已有 节点填满proportion：任务量 超出资源量开始排队VolcanoGPU资源利用率GPU虚拟化开源项目： /tkestack/gpu- managerGPU是独占的 推理占用GPU资源较低gpu-manager示例03 深度学习应用管理整体架构训练任务流程任

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