机器学习框架这个词包含的点和面比较多，各种流派也发展了很多年，有各种不同理解。阿里巴巴高级算法工程师姜碧野结合个人经历，分享了对框架的看法。主要包括以下两部分：

  • BIDMach：一个不寻常的机器学习框架

参见：

https://github.com/BIDData/BIDMach

 

  • 关于工业级框架的思考

把框架的概念从一个单点应用扩展到一个可用的工业界框架后，就会包含很多模块：样本的处理、特征的处理、离线训练和在线推理，各种数据接口，一致性保障、资源管理和整个实验平台等等一系列工具。

到底如何去维护这样一个复杂的工业级系统?

这里有两点经验值得分享，一个还是Co-design协同设计的概念。我们需要站在框架和算法的中间节点去整体看待这个问题。而这就会引发另一个有意思的现象：框架与算法共同进化。框架和算法实际上是相辅相成，是共同进化迭代的一个过程。

总的来说，当我们谈论框架的时候，我们可以有很多个层面去讨论这个问题，如下图。

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