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务实实践,知行合一;并基于资源管理模块调度计算资源对构建的机器学习模型进行训练,无需重复部署集群环境,有效地避免硬件资源浪费,降低开发和运维成本。请参阅图2,图2示出了另一实施例提供的机器学习系统的结构示意图,本实施例与上一实施例的不同之处在于,操作模块14包括交互式操作单元141、批量式操作单元142及接口式操作单元143。具体地,上述交互式操作单元141基于可视化技术构建机器学习系统的前端操作系统。具体地,采用apachezeppelin构建机器学习系统的前端操作系统,通过前端操作系统实现对机器学习模型的建模、训练、评估及数据预处理等操作,通过可交互的前端系统的拖拽组件模块设置可拖拽组件,并将机器学习算法和机器学习框架封装在上述可拖拽组件中,通过拖拽上述可拖拽组件来搭建用户需要的机器学习模型,并基于搭建的机器学习模型设置机器学习任务,将机器学习任务加入到资源管理模块13的队列中,通过资源管理模块13根据前端操作系统设置的机器学习任务(包括但不限于模型训练、模型评估、数据预处理等计算任务)分配计算资源(底层的cpu和gpu资源)。需要说明的是,可以通过apachezeppelin的zeppelin组件来作为上述机器学习系统的前端操作系统。听见时代听学盒子的用户体验好,界面简洁,操作简单方便。
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