華為云ModelArts助力企業(yè)快速開發(fā)AI應用,實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級

隨著時代的發(fā)展,科技水平的不斷提高,人工智能(AI)技術也在不斷的發(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

AI是一項通用的目的技術,它正從局部應用到千行百業(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應用的開發(fā)流程:

a) 確定目的,明確AI應用開發(fā)的方向,以確定后續(xù)的開發(fā)方向和整體架構。

b) 準備數(shù)據(jù),即收集當前AI應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能夠更好的預測分析更多的數(shù)據(jù),從而降低人力的消耗。

c) 訓練模型,即將收集的數(shù)據(jù),使用一定的算力和算法進行訓練,最終得到模型用于之后的預測分析。

d) 評估模型,用于評估訓練生成的模型是否準確率達標,如不達標,則需繼續(xù)訓練優(yōu)化。

e) 部署模型,將評估通過的模型,部署到具體的設備上,進行預測分析。

其中數(shù)據(jù)、算力、算法即為人工智能的三要素,在AI應用開發(fā)過程中起到關鍵性的作用。

在整個AI應用的開發(fā)流程涉及到大量的專業(yè)知識,例如整體應用框架的構建,合適算法的選擇,應用部署的流程,企業(yè)進行AI應用開發(fā)則需要克服大量的困難。為了進一步簡化AI應用的開發(fā)難度,當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平臺架構全覽

華為云ModelArts平臺支持多元設備(Ascend、Kunpeng),為AI應用開發(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應用的開發(fā)資源。

前面提到,一個完成的AI應用開發(fā),需要確定目的、準備數(shù)據(jù)、訓練模型、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應用效率。

準備數(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、目標檢測、語音識別等數(shù)據(jù)集格式均支持,如果是沒有標注的數(shù)據(jù)信息,可以僅標注部分數(shù)據(jù),然后調(diào)用快速標注完成所有數(shù)據(jù)的標注;

訓練模型:ModelArts上可以選擇Gallery上業(yè)界常見的算法進行訓練,也提供當前主流的LLM大模型進行微調(diào),同時在訓練的過程中提供實時的訓練日志查看,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將準備數(shù)據(jù)、訓練模型、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,遠程直接連接云上資源開發(fā),貼近你的使用習慣。

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)務效率;對于復雜的場景也可進行高精準識別,并通過技術創(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)量預測模型平均準確率達到94%以上,后續(xù)伴隨數(shù)據(jù)樣本增多,模型準確度將持續(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注和訓練,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應用開發(fā)平臺ModelArts,為企業(yè)AI應用開發(fā)提供全流程幫助,有效的提升了AI應用的開發(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,我們需要不斷地學習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)者的技術成長與學習陣地,聚焦人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)熱門技術或前沿趨勢。通過訓練營、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與產(chǎn)品,持續(xù)構建未來競爭力,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。

(免責聲明:本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿,凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息,均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性,但不保證有關資料的準確性及可靠性,讀者在使用前請進一步核實,并對任何自主決定的行為負責。本網(wǎng)站對有關資料所引致的錯誤、不確或遺漏,概不負任何法律責任。
任何單位或個人認為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權或存在不實內(nèi)容時,應及時向本網(wǎng)站提出書面權利通知或不實情況說明,并提供身份證明、權屬證明及詳細侵權或不實情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后,將會依法盡快聯(lián)系相關文章源頭核實,溝通刪除相關內(nèi)容或斷開相關鏈接。 )