CS_ALearn/openmlsys-zh
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Eric_lai
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chapter_introduction/requirements_for_machine_learning_systems.md
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在设计机器学习系统之初，开发者曾尝试通过传统的**神经网络开发库**（如Theano和Caffe）、以及**大数据计算框架**（如Apache
Spark和Google
Pregel）等方式来达到以上设计目标。可是他们发现（如表1.2.1机器学习框架和相关系统的比较所示），
Pregel）等方式来达到以上设计目标。可是他们发现（如表1.2.1所示），
神经网络库虽然提供了神经网络开发、自动微分和加速器的支持，但是其缺乏管理和处理大型数据集、模型部署和分布式执行的能力，使得其无法满足产品级机器学习应用的开发。
此外，虽然大数据计算框架具有成熟的分布式执行和数据管理能力，但是其缺乏对神经网络、自动微分和加速器的支持，使得其并不适合开发以神经网络为核心的机器学习应用。因此，业界从头设计出了包括MindSpore、PaddlePaddle、TensorFlow，PyTorch等一系列机器学习框架。
:机器学习框架和相关系统的比较
| | 神经网络 | 自动微分 | 数据管理和处理 | 训练和部署 | 加速器 | 分布式 |
|:-: |:-:| :-: |:-:|:-: |:-:|:-:|
| 神经网络库 | 是 | 是 | 否 | 否 | 是 | 否 |
| 大数据框架 | 否 | 否 | 是 | 否 | 否 | 是 |
| 机器学习框架 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 |
| 机器学习框架 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 |
:label:`comparison_of_ml_frameworks`