谢   煜  张少博

浙江大学

摘要(Abstract)：

深度学习作为人工智能领域的核心技术之一，凭借其强大的学习能力和泛化能力，在图像识别、语音识别、自然语言处理、医疗诊断、金融风险预测等众多领域取得了显著的成果，深刻地改变了人们的生活和工作方式。随着数字化转型的加速和智能化升级的需求不断增长，产业界对于深度学习技术的应用需求也日益迫切。深度学习技术能够帮助企业实现生产流程的优化、产品质量的提升、客户体验的改善以及创新能力的增强，从而在激烈的市场竞争中获得更大的优势。对此，本文概述了深度学习框架与平台，分析了产业级应用的特点与要求，深入阐述了深度学习框架与平台的基础理论。以上述理论为基础，详细论述了产业级深度学习框架和平台建设实践的前期规划，重点介绍了框架和平台的搭建过程，并强调了其运维与监控的重要性及相关方法，旨在为产业级深度学习框架和平台的建设提供全面、系统的指导与参考。

关键词(KeyWords)：

产业级深度学习；框架；平台

参考文献(References)：

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