華為雲ModelArts 2.0全面升級,革新傳統AI開發模式

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模和問題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。

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