演讲嘉宾简介：邱鑫，英特尔高级软件工程师，BigDL和Analytics Zoo核心贡献者。
以下内容根据演讲视频以及PPT整理而成。
点击链接观看精彩回放：
https://developer.aliyun.com/live/43188本次分享主要围绕以下四个方面：
一、Overview of Analytics Zoo & BigDL
二、Getting Started
三、End-to-End Pipelines
四、ML Workflow
BigDL
BigDL是2016底开源项目，是基于Spark的分布式深度学习框架。当时考虑到Spark在深度学习的支持方面比较弱，所以希望为大数据用户提供更多先进的深度学习算法。开发完BigDL之后发现它对深度学习出身的开发者并不友好，因为大家需要学习Spark相关知识，还需要学习Scala。因此开发了Analytics Zoo，在Analytics Zoo中直接提供了TensorFlow，PyTorch，Keras，BigDL，Ray的支持。
当时做BigDL的初衷是因为很多大数据用户希望使用深度学习的算法，如京东有大量图像存储在HBase上，需要对图像做预处理，将处理后数据放到模型中继续工作，还需要将特征提取结果存放在HDFS上，做图像相似性检索等应用。京东使用的是Caffe，与大数据集群不同的是，两个集群网络带宽有限，且图像经常更新，用户每次从GPU集群拉取到大数据集群网络开销都非常大。当英特尔将整个预测的pipeline搬到Spark集群上时，HBase和Spark可以结合在一起，提供零拷贝的处理策略，这种策略使得京东预测速度提升了3.83倍。
BigDL可以直接跑Spark集群上面，不需要对集群做修改，集成了很多英特尔特有的技术，对模型训练进行加速。大家如果对BigDL有兴趣可参考SoCC上发表的一篇工作。
Analytics Zoo
Analytics Zoo是统一的数据分析AI平台，支持笔记本、云、Hadoop Cluster、K8s Cluster等平台、此外，Analytics Zoo提供了端到端的pipeline，大家可以将AI模型应用到分布式大数据场景中。Analytics Zoo还提供了端到端的ML workflow和内置的模型和算法。具体而言，在底层的使用环境中，支持深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch、OpenVINO等，还支持分布式框架，如Spark、Flink、Ray等，还可以使用Python库，如Numpy、Pandas、sklearn等。在端到端的pipeline中用户可以使用原生的TensorFlow和PyTorch，用户只需要很简单的修改就可以将原有的TensorFlow和PyTorch代码移植到Spark上来做分布式训练。Analytics Zoo还提供了RayOnSpark，ML Pipeplines，Automatic Cluster Serving，支持流式Serving。在内置算法中，提供了推荐算法，时序算法，视觉以及自然语言处理等。
一般大家在开发大数据AI应用时，需要经过三步。首先在laptop上面使用一些样本数据实现模型的原型。然后将代码移植到集群上面，使用历史数据做测试。再将代码移到生产环境中，处理分布式数据。从用户角度而言，希望代码尽可能在第一步完成，后面两步不再修改，即可部署到自己的Hadoop或K8S集群上。
用户首先需要安装Analytics Zoo，可以通过Google Colab或者Aliyun EMR，亦或是在笔记本上Pull Analytics Zoo Docker Image，pip install 等方式安装。
Aliyun EMR指的是Aliyun E-MapReduce， 用户可以选择Analytics Zoo 0.8.1版本或TensorFlow 1.15.0作为可选服务。
下图中代码部分是Analytics Zoo代码，train_rdd使用了Hadoop API，dataset是从train_rdd导出的TFDataset。开始构建TensorFlow模型，将其放到TFOptimizer中，再定义MaxEpoch。
例1：Image Segmentation using TFPark
下面展示了Image Segmentation 的一个例子。注意在第一步，需要带上sc=init_nncontext()，表示初始化运行环境，帮助用户初始化analytic-zoo的环境变量以及Spark context。
再将数据下载到指定目录中，加载数据。还可以可视化数据，展示原生图片和Mask后的图片。定义参数，如img_shape，batch_size，epoch等。使用Scipy做数据预处理，得到处理好的特征数据，将数据放到TFDataset中，定义U-Net模型，使用Keras function API，定义loss，使用net.compile()方法，调用summary可查看目前的结构，使用keras_model.fit()方法训练模型，最后再可视化预测结果。比对原始图片，实际Mask图片以及预测图片如下：
例2：Face Generation Using Distributed PyTorch on Analytics Zoo
下面介绍使用PyTorch的Face Generation 的一个例子，先从PyTorch Hub中下载的PAGN模型，再使用noise方法获得随机数据，将noise放在model中生成结果，如下图：
Analytics Zoo的初始化有三种方法，包括sc=init_nncontext()，第二种是使用init_spark_on _yarn() 方法，第三种是使用 init_spark_on_local()方法。
例子3：Image Similarity using NNFrame
如果想要将Analytics Zoo使用在现有的Spark MLPipeline里面的话，可以使用NNEstimater。
下面介绍Image similarity的例子。客户主要做房产交易，它们的一种业务场景是为用户推荐房子。最开始还是需要sc=init_nncontext() 初始化环境，使用NNImageReader将图片读取到Spark中，定义模型，加载模型，再使用NNEstimater集成Analytics Zoo。
Image similarity可视化结果如下图：
在Production Deployment时，首先要训练模型，再提取图片特征数据集，最后是做预测。下图中左边是正在观看的House的样子，右边是推荐的较为相似的House。
在做Cluster Serving时可以通过InputQueue方式将数据存放到pipeline中，再通过OutputQueue方式输出数据。用户可以更方便的构建出Serving工程。
使用AutoML可以做时序数据预测，相信对做医学的同学还是很有用的，如观察某个病人的健康特征随着时间变化的情况。