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華為雲ModelArts 2.0全面升級,革新傳統AI開發模式

2019-09-23 10:33

上海2019年9月23日 /美通社/ -- 在HUAWEI CONNECT 2019期間,華為雲EI服務產品部總經理賈永利宣佈 -- 華為雲AI重裝升級,並重磅發佈一站式AI開發管理平台ModelArts 2.0。

現場,賈永利表示,「2019年華為完成從芯片到軟件的全棧AI能力集結,華為雲AI重裝升級。通過技術創新,我們希望為AI開發帶來全新體驗,一方面大幅降低初學者的門檻,讓更為廣泛的AI初學者群體和龐大的軟件開發者群體都能快速掌握AI技能,把AI用起來;另一方面顯著提升專業AI開發者的效率,讓算法工程師、數據科學家們聚焦基礎核心的算法研究與創新,釋放他們無限潛能。」

華為雲2018年正式發佈ModelArts,目前已經擁有開發者超過4萬,廣泛運用於建築、互聯網、醫療等諸多行業場景。

賈永利宣佈,ModelArts 2.0以全流程的極簡和自動化升級已有的AI開發模式,讓數據準備、算法開發、模型訓練、模型管理、模型推理全鏈條產生質的飛越。此次ModelArts 2.0發佈的十餘項新特性及服務,包含智能數據篩選、智能數據標注、智能數據分析、多元模型自動搜索、ModelArts SDK、圖神經網絡、強化學習、模型評估/診斷、模型壓縮/轉換、自動難例發現、在線學習等,覆蓋AI模型全生命週期。

自動化AI數據處理

ModelArts 2.0通過智能數據篩選,用AI的方式自動過濾和篩選出對訓練模型無效的數據。以視覺類場景為例,失焦、過度曝光圖片往往不能參與標注;從業務場景上看,有些不符合要求的也不能參與標注。

華為雲將業界傳統的主動學習進行升級,首次提出混合智能標注技術,可以讓標注效率獲得至少5倍以上的提升。

除了自動標注,ModelArts 2.0還將上線數據評估與診斷功能,目前已經提供基於樣本質量特徵、圖像全局屬性、標注特徵20種左右的特性的自動提取和可視化能力,幫助開發者識別數據的深層關係,指導開發者對數據進行優化。  

業界領先AI模型訓練

獨創的多元搜索技術,將自動數據增強、超參自動搜索、神經網絡架構搜索等技術進行融合,可以幫助用戶快速構建AI模型,並且在精度表現上遠超業界水平。以構建細胞發育時期分類模型為例,華為雲EI團隊通過多元搜索技術構建的單細胞基因圖譜表達分類模型精度,相對於通過傳統自動學習方法構建的模型,精度提升5.4個百分點,同時模型訓練速度快了5倍。

開放ModelArts SDK,支持集成第三方開發環境(例如PyCharm),為企業級應用打通開發流水線,供開發者按需靈活調用雲上強勁算力,支持線上線下協同的開發環境。

針對更加專注於數據建:蛦栴}解決的資深算法工程師和數據科學家,華為AI計算框架MindSpore 提供自動化的並行能力,只需簡單幾行描述就可以讓算法跑到幾十乃至上千AI運算節點上;提供強大的自動微分能力,從源碼級別幫助實現微分算子的自動開發,極大釋放專家們的創造力。

完備的AI模型管理

對於算法開發人員來說,對模型性能的評估以及調優是一項重要且難度極高的工作。ModelArts 2.0提供了豐富的模型評估接口和可視化能力,並且能夠基於評估結果給AI開發者提供模型診斷建議,輔助開發者對模型進行調優和增強。 

持續進化AI模型推理

ModelArts 2.0業界首發難例自動發現功能,結合在線學習方式,打通運行態和開發態,讓模型隨著數據的增長和變化,也可以在線持續學習和進化,真正提供企業級的可進化的AI。該功能已經率先在華為雲自動駕駛雲服務Octopus上試運行。

基於ModelArts,華為雲在全聯接大會期間舉辦了AI垃圾分類、無人車等賽事決賽。現場,華為雲還展示了與上海交通大學聯合舉辦的無人車挑戰賽場景,開發者通過雲側進行開發與訓練,訓練好的模型部署到車上的華為Hilens Kit,實現車輛的自動行駛。

消息來源: 華為雲
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