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客户端是 tony 提供的调配分布式机器学习项目的库，用户将所需要用到的资源写进 xml 文件，例如 tensorflow 用户可以写参数服务器实例数量、每实例所需内存和 gpu 数量。用户也可以改变基础调配程序的配置、提供机器学习程序的路径、docker 镜像、集群上运行的虚拟环境等。
tony 集群应用：
tony 客户端会将用户输入的配置、程序、虚拟环境进行打包提交给集群调度器。调度器会根据不同的需要配置 gpu 或 cpu 容器。在每个容器里面由任务执行器分配端口与调度器交互，调度器收到所有任务执行器的信息后将设置全局集群参数、发送给各个执行器，并开始执行任务。执行器将监督任务进程并在结束时候向调度器报告。整个过程中 ui 会将进度报告给用户。如果出现任务失败，tony 系统可以自动停止剩下的任务，并重新设置容器，还原配置，然后自失败的节点开始继续训练模型。
5）文章亮点：
文章是领英公司在分布式数据处理系统上的一个新产品，作为例子使用了公司内部常使用的 tensorflow 以及 hadoop yarn 进行调配。此产品在资源分配上是先进的，处理了很多分布式运行机器学习算法时所遇到的问题。此产品在使用上是简洁的，用户只需一次性输入配置要求，tony 会自行和调度器交互保证分配到合适的资源。文章所描述的程序的另一优点是它是开源的，所以其他的机器学习项目也可以使用此程序进行分布式运算时候的管理，希望在开源的情况下，系统能够进一步被完善。
6）分析师见解：
因为文章没有给出代码链接，所以在算法的实现上没有太多点评，我们完全可以假设由 linkedin 这样的大公司开发出的代码是高效的。关于实操起来这个系统是否好用，需要推广后由各个用户来反馈。
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