主要描述基于Docker、Kubernetes、TensorFlow、Caffe、Keras实现在GPU上进行并行计算的人工智能训练平台、识别平台、推理平台所涉及的技术和实现思路，在此技术方案的基础上如何以多租户及自服务方式按需申请资源使用人脸可视化建模服务、训练服务、推理服务，通过大量人脸图像及不同算法进行多次训练达到提高人脸识别的准确率的目的，最终能够在高铁、银行、无人商店等场合下开展人脸验证、人脸识别、人脸聚类等相关业务应用，提升用户体验及满意度。