飞桨分布式训练技术及其应用

案例来源:百度
会议地点:上海
分享时间: 2021-11-27 15:50-16:50

吴鑫烜  |

百度 深度学习技术平台部资深研发工程师

百度深度学习技术平台部,飞桨分布式参数服务器方向。长期从事人工智能、搜索推荐等领域的技术研发工作,在深度学习分布式框架、超大规模稀疏模型训练、搜索推荐模型算法等技术方向有较丰富的研究与应用经验。目前参与研发飞桨大规模稀疏参数服务器训练框架,及其在Feed、搜索等领域上的应用。

课程概要

话题概述:
飞桨是源于产业实践的开源深度学习平台。本次分享主要介绍飞桨特性,含易用API、高性能分布式训练、多端多平台推理部署、丰富产业级模型库等。并针对分布式训练展开详细介绍,带大家深入了解飞桨超大规模深度学习模型训练技术,以及在信息流、广告、搜索等业务场景上的应用。

演讲题纲:
1. 飞桨框架整体介绍
2. 飞桨分布式训练架构
3. 飞桨分布式在实际业务中的应用案例
4. 总结与展望

话题亮点:
1. 超大规模分布式训练技术 2. 推荐领域的应用案例

听众收益

分布式训练技术
推荐算法及业务应用

吴鑫烜  |

百度 深度学习技术平台部资深研发工程师

百度深度学习技术平台部,飞桨分布式参数服务器方向。长期从事人工智能、搜索推荐等领域的技术研发工作,在深度学习分布式框架、超大规模稀疏模型训练、搜索推荐模型算法等技术方向有较丰富的研究与应用经验。目前参与研发飞桨大规模稀疏参数服务器训练框架,及其在Feed、搜索等领域上的应用。

课程概要

话题概述:
飞桨是源于产业实践的开源深度学习平台。本次分享主要介绍飞桨特性,含易用API、高性能分布式训练、多端多平台推理部署、丰富产业级模型库等。并针对分布式训练展开详细介绍,带大家深入了解飞桨超大规模深度学习模型训练技术,以及在信息流、广告、搜索等业务场景上的应用。

演讲题纲:
1. 飞桨框架整体介绍
2. 飞桨分布式训练架构
3. 飞桨分布式在实际业务中的应用案例
4. 总结与展望

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1. 超大规模分布式训练技术 2. 推荐领域的应用案例

听众收益

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