Alink深度学习相关功能的架构图如下，
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    整体上分为2层：

    • 多层次的组件体系。
      • 支持运行TensorFlow脚本
      • 支持TF SavedModel的推理
      • 支持Keras Sequential模型，使用Keras语法，简捷描述大多数深度模型
      • 支持使用TF Hub上的预计算模型
      • 支持文本领域广泛使用的BERT算法
      • 支持时序算法DeepAR、LSTNet
      • 可以结合Alink丰富的特征工程、数据预处理组件，快速搭建应用
      • 对应的深度推理组件使用TF Java API 推理，可以同其它Alink推理组件一起进行部署
    • “敏捷化”的底层机制
      • 借助开源 flink-ai-extended 的能力，在其基础上做出了大量改进和建设
      • 在不增加额外的外部依赖的前提下，在同集群、同存储、同处理的条件下，提供深度学习的能力。
      • 不依赖外部服务。 仅使用 Flink 自身机制，不依赖zookeeper
      • 不依赖外部存储。支持模型（流）写回Java 端做后续处理、导出、推理，形成闭环

    我们换个角度，聚焦深度组件的功能体系。
    （一）横向功能：提供深度学习基础功能 + Alink 增强
    从功能角度可划分为三个部分，如下图所示

    1.      - 训练。支持在本地以单进程方式进行训练；支持批式组件的分布式训练，可以选择使用AllReduce或者ParamServer数据通讯模式。
    2.      - 推理。使用了TF Java API，可以加载SavedModel或者CheckPoint模型进行推理。
    3.      - 模型服务。接入 Alink Pipeline，方便部署；能在服务中使用 Alink 特征工程、SQL、数据处理等功能。

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    （二）纵向使用：提供多层次的组件抽象，满足不同用户的需要
    从使用角度可以划分为四层，如下图所示

    1.      - 最底层。适合熟悉TF的用户，直接使用TF脚本，对组件的输出没有限制。
    2.      - 第二层。用户还是使用TF脚本，但要求输出TF Saved Model，Alink组件会将原生模型包装为Alink模型格式，从而可以接入Alink Pipeline，方便部署。另外该层组件产生的模型都可以使用TF Java API 进行推理，避免 Java/Python 数据交换带来的延迟；能与PipelineModel中的其它组件一同部署，不需要额外的部署服务
    3.      - 第三层。有些深度学习算法中涉及到大量的特征工程，在推荐类算法中尤为常见。将Alink 特征工程与深度模型相结合形成的组件，可以给用户更便捷的使用体验。这一层算法后面会陆续开源。
    4.      - 最高层。组件的包装程度较高，完全不需要TensorFlow的编程经验。譬如，BERT算法在使用接口上与其它的分类组件无异；DeepAR/LSTNet在使用方式上与其它的时序组件一致；KerasSequential组件，使用的Keras语法，简单易懂。

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