摘要：主要描述基于Docker、Kubernetes、TensorFlow、Caffe、Keras實現(xiàn)在GPU上進行并行計算的人工智能訓(xùn)練平臺、識別平臺、推理平臺所涉及的技術(shù)和實現(xiàn)思路,在此技術(shù)方案的基礎(chǔ)上如何以多租戶及自服務(wù)方式按需申請資源使用人臉可視化建模服務(wù)、訓(xùn)練服務(wù)、推理服務(wù),通過大量人臉圖像及不同算法進行多次訓(xùn)練達到提高人臉識別的準確率的目的,最終能夠在高鐵、銀行、無人商店等場合下開展人臉驗證、人臉識別、人臉聚類等相關(guān)業(yè)務(wù)應(yīng)用,提升用戶體驗及滿意度。