近年来，深度学习作为AI领域最受欢迎的技能之一，在图像、语音识别等众多领域都有着重大的技术飞跃，越来越多的公司在大力开发基于深度学习的能力。深度学习始于研究人脑神经元，其涉及如概率论、统计学等多个学科，目的是使机器有能力自主“学习”，辅助人们检测、决策，便利人们的生活，随着深度学习的不断发展，也在不断拓展整个AI的应用。深度学习技术在当前行业智能化转型的过程中能够发挥的作用已经不言而喻，因此，选择一款真正便于应用的高度集成化深度学习平台就成了决策者们需要考虑的问题。
近日，七牛云联合Gartner最新发布了一份《深度学习平**全实践指南》（A Complete Practical Guide of Deep Learning Platform）白皮书，该白皮书从多角度阐述了用户如何选择最能满足业务需求场景的深度学习平台，并展示深度学习技术在今后行业应用中体现的巨大价值。
在本篇报告中，则详细介绍了选择深度学习平台需要参考的十项综合评价标准，主要包括：
1、支持数据预处理；
2、性能指标可视化；
3、支持全部主流框架，如MXNET、TENSORFLOW、PYTORCH、CAFFE等；
4、训练参数交换延迟低；
5、具有强可扩展性；
6、用户友好度高；
7、私有化部署时间短；
8、存储与计算分离；
9、调参及迭代优化；
10、安全性
如需下载中文白皮书，请点击此处。