隨著時代的發(fā)展,科技水平的不斷提高,人工智能(AI)技術(shù)也在不斷的發(fā)展,對我們的生產(chǎn)生活提供了極大的便利。
常見的人工智能技術(shù)
AI是一項通用的目的技術(shù),它正從局部應(yīng)用到千行百業(yè)。例如交通的自動駕駛,制造的工業(yè)質(zhì)檢,語音識別等等。2019年《邁向萬物智聯(lián)新世界》研究表明,到2025年,企業(yè)對AI的采用率將達到86%。那么如何在企業(yè)的生產(chǎn)生活中融入AI呢?
首先,我們來看一下AI應(yīng)用的開發(fā)流程:
a) 確定目的,明確AI應(yīng)用開發(fā)的方向,以確定后續(xù)的開發(fā)方向和整體架構(gòu)。
b) 準(zhǔn)備數(shù)據(jù),即收集當(dāng)前AI應(yīng)用分析處理所需要的原始數(shù)據(jù)。原始數(shù)據(jù)是為了確保AI能夠更好的預(yù)測分析更多的數(shù)據(jù),從而降低人力的消耗。
c) 訓(xùn)練模型,即將收集的數(shù)據(jù),使用一定的算力和算法進行訓(xùn)練,最終得到模型用于之后的預(yù)測分析。
d) 評估模型,用于評估訓(xùn)練生成的模型是否準(zhǔn)確率達標(biāo),如不達標(biāo),則需繼續(xù)訓(xùn)練優(yōu)化。
e) 部署模型,將評估通過的模型,部署到具體的設(shè)備上,進行預(yù)測分析。
其中數(shù)據(jù)、算力、算法即為人工智能的三要素,在AI應(yīng)用開發(fā)過程中起到關(guān)鍵性的作用。
在整個AI應(yīng)用的開發(fā)流程涉及到大量的專業(yè)知識,例如整體應(yīng)用框架的構(gòu)建,合適算法的選擇,應(yīng)用部署的流程,企業(yè)進行AI應(yīng)用開發(fā)則需要克服大量的困難。為了進一步簡化AI應(yīng)用的開發(fā)難度,當(dāng)前華為云推出了一站式AI開發(fā)平臺ModelArts,以下為ModelArts的整體框架:
華為云ModelArts平臺架構(gòu)全覽
華為云ModelArts平臺支持多元設(shè)備(Ascend、Kunpeng),為AI應(yīng)用開發(fā)提供海量算力,并支持業(yè)界主流AI開發(fā)框架(PyTorch、TensorFlow、MindSpore);同時與之搭配的生態(tài)社區(qū)AI Gallery,還提供了大量的開源數(shù)據(jù)集、算法、模型等內(nèi)容,幫助開發(fā)者獲取AI應(yīng)用的開發(fā)資源。
前面提到,一個完成的AI應(yīng)用開發(fā),需要確定目的、準(zhǔn)備數(shù)據(jù)、訓(xùn)練模型、評估模型、部署模型這五步。除開確定目的,ModelArts平臺在后四步均能進行優(yōu)化提升AI應(yīng)用效率。
準(zhǔn)備數(shù)據(jù):在ModelArts上可以選擇Gallery上海量的數(shù)據(jù)集進行開發(fā),同時,業(yè)界常見的圖像分類、目標(biāo)檢測、語音識別等數(shù)據(jù)集格式均支持,如果是沒有標(biāo)注的數(shù)據(jù)信息,可以僅標(biāo)注部分?jǐn)?shù)據(jù),然后調(diào)用快速標(biāo)注完成所有數(shù)據(jù)的標(biāo)注;
訓(xùn)練模型:ModelArts上可以選擇Gallery上業(yè)界常見的算法進行訓(xùn)練,也提供當(dāng)前主流的LLM大模型進行微調(diào),同時在訓(xùn)練的過程中提供實時的訓(xùn)練日志查看,便于問題排查。
評估模型和部署模型,ModelArts也提供對應(yīng)的評估方式和在線部署測試功能,方便開發(fā)者快速使用。
同時,為了更進一步的降低開發(fā)者的開發(fā)難度,ModelArts將準(zhǔn)備數(shù)據(jù)、訓(xùn)練模型、評估模型、部署模型組成一條Workflow流水線,開發(fā)者只需要和ModelArts對話,提供項目需要的數(shù)據(jù)集,ModelArts就會自動分析數(shù)據(jù)集并選擇自有的算法進行訓(xùn)練得到最終的模型,并給開發(fā)者進行評估。
ModelArts對話工作流
當(dāng)然,如果你想要開發(fā)自己的算法,ModelArts也提供云上Codelabs代碼開發(fā)環(huán)境,能夠快速調(diào)用云上AI算力和存儲空間,實現(xiàn)AI算法快速開發(fā)。同時也提供本地IDE + ModelArts插件,遠(yuǎn)程直接連接云上資源開發(fā),貼近你的使用習(xí)慣。
Codelabs運行環(huán)境
至今,已經(jīng)有很多企業(yè)使用ModelArts平臺,進行各個場景進行AI應(yīng)用開發(fā)。
紛享銷客基于華為云AI開發(fā)生產(chǎn)線ModelArts進行AI應(yīng)用場景開發(fā),打造了AI貨架識別解決方案,解決了快消行業(yè)商品包裝多樣化特性帶來的難題。通過集成了華為云AI能力的貨架識別方案準(zhǔn)確獲取商品及其位置信息,在毫秒內(nèi)計算出排面數(shù)量/貨架占比等,大大提高業(yè)務(wù)效率;對于復(fù)雜的場景也可進行高精準(zhǔn)識別,并通過技術(shù)創(chuàng)新打造了以快消行業(yè)的貨架堆頭作為實際場景試點的專業(yè)防翻拍方案。
河南鑫磊集團通過業(yè)務(wù)系統(tǒng),將運營數(shù)據(jù)、焦炭數(shù)據(jù)、原料煤數(shù)據(jù)、生產(chǎn)過程設(shè)備傳感器數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)進行整合上傳到華為云,并由華為云 AI 對其進行智能計算、分析,得出最優(yōu)配煤比例。初期焦炭質(zhì)量預(yù)測模型平均準(zhǔn)確率達到94%以上,后續(xù)伴隨數(shù)據(jù)樣本增多,模型準(zhǔn)確度將持續(xù)提升,每年至少可節(jié)省成本約3000萬。
拓安信使用ModelArts平臺,實現(xiàn)了水表照片的快速標(biāo)注和訓(xùn)練,完成了水表讀數(shù)識別算法的開發(fā)和優(yōu)化。節(jié)省千萬人力成本,實現(xiàn)AI自動抄水表,并自動錄入到管理系統(tǒng)中,管理效率提升30%,同時也進一步保障了客戶的數(shù)據(jù)安全。
水表讀數(shù)識別
由此可見,一站式AI應(yīng)用開發(fā)平臺ModelArts,為企業(yè)AI應(yīng)用開發(fā)提供全流程幫助,有效的提升了AI應(yīng)用的開發(fā)效率和產(chǎn)出。
時代日新月異,科技高速發(fā)展。早在2015年,中國國務(wù)院印發(fā)《中國制造2025》方針,其中智能制造則是本次方針的核心。為了進一步提升企業(yè)AI能力,我們需要不斷地學(xué)習(xí)AI知識,使用合適的AI開發(fā)工具,為我們的生產(chǎn)生活帶來更大的便利。
今年9月,華為云、鯤鵬、昇騰和終端聯(lián)合打造的華為開發(fā)者空間棧正式上線!空間棧是面向新一代開發(fā)者的技術(shù)成長與學(xué)習(xí)陣地,聚焦人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)熱門技術(shù)或前沿趨勢。通過訓(xùn)練營、社區(qū)活動等形式,幫助開發(fā)者一站式了解更多華為技術(shù)與產(chǎn)品,持續(xù)構(gòu)建未來競爭力,感興趣的開發(fā)者可以搜索華為開發(fā)者官網(wǎng)進入體驗。
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