Yahoo!, Apache Spark e o desenvolvedor do CaffeOnSpark, que tornou mais fácil para os desenvolvedores a construção de modelos de deep learning em Caffe para escalar com processamento paralelo, estão abrindo o código de um novo projeto chamado  TensorFlowOnSpark. O emparelhamento de Spark e TensorFlow deve tornar o framework de deep learning mais atraente para desenvolvedores que estão criando modelos que precisam ser executados em grandes clusters de computação.

Apache Spark é um framework de código aberto projetado para aumentar a eficiência da computação paralela. Seguindo os passos de ferramentas como Hadoop, o Spark tornou possível para que empresas como a Netflix processassem enormes quantidades de dados de usuários para oferecer recomendações em escala.

[awprm urls=https://imasters.com.br/noticia/versao-0-12-do-tensorflow-adiciona-suporte-para-windows/,https://imasters.com.br/noticia/yahoo-anuncia-que-sofreu-um-roubo-de-dados-de-um-bilhao-de-contas-em-2013/]

Segundo o TechCrunch, o Yahoo! explorou ferramentas existentes como SparkNet e TensorFrame para preencher a lacuna entre TensorFlow e Spark, mas decidiu que poderia fazer melhor. O resultado é uma ferramenta que permite aos desenvolvedores modificar rapidamente seus programas TensorFlow existentes para trabalhar com TensorFlowOnSpark.

Embora o TensorFlowOnSpark seja open source, o Yahoo! tem planos de melhorar a ferramenta. Se você estiver interessado em testá-la, pode obter tudo no GitHub.