深度学习工作流利器：DLFlow

深度学习工作流利器：DLFlow

dlflow DLFlow is a deep learning framework. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dl/dlflow

DLFlow 是由滴滴出行开源的一个深度学习框架，旨在简化深度学习任务的开发、训练和部署流程。该项目主要使用 Python 编程语言，同时包含了 Scala 和 Shell 脚本。

项目基础介绍

DLFlow 结合了 Spark 的大规模特征处理能力和 TensorFlow 的模型构建能力，使得用户可以快速处理原始特征、训练模型并进行大规模分布式预测。它非常适合于离线环境下的生产任务，用户只需专注于模型开发，而无需关心原始特征处理、pipeline 构建和生产部署等工作。

核心功能

1. 配置驱动：DLFlow 通过配置文件来驱动整个工作流程，用户可以通过修改配置文件快速更换特征、模型超参数、任务流程等，极大提高了工作效率。
2. 模块化结构：任务和模型以插件形式存在，便于使用和开发。用户可以轻松地将自定义任务和模型注册到框架内使用。
3. 任务自组织：通过内置的 Workflow 框架，根据任务的产出标记自动解决任务依赖，轻松构建深度学习 pipeline。
4. 最佳实践：融入滴滴用户画像团队深度学习离线任务的最佳实践，有效应对离线生产中的多种问题，将 TensorFlow 和 Spark 进行合理结合，更适合离线深度学习任务。

最近更新的功能

目前，DLFlow 的官方文档并未明确说明最近更新的具体功能。但从项目的历史更新记录来看，最近更新的功能可能包括：

• 对框架的稳定性和性能进行了优化。
• 修复了已知的 bugs。
• 增加了对新版本的 TensorFlow 和 Spark 的兼容性。
• 可能引入了一些新的预定义任务或模型插件，以丰富框架的功能。

用户可以通过查看项目的 GitHub 仓库 中的更新日志和提交记录来获取更详细的信息。

dlflow DLFlow is a deep learning framework. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dl/dlflow