華為云ModelArts利用骨干網(wǎng)絡(luò)將加速AI在行業(yè)落地

HUAWEI?CONNECT?2020期間，華為云正式發(fā)布了ModelArts?3.0。會上，華為云AI首席科學(xué)家田奇對ModelArts?3.0進(jìn)行了詳細(xì)介紹，他表示ModelArts?3.0融合了骨干模型、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、智能評估、智能判斷和高效算力，同時，華為云在AI領(lǐng)域的研究成果逐步部署于ModelArts，助力行業(yè)AI落地。?

華為多項研究成果部署于ModelArts

實際上，華為云長期扎根于AI領(lǐng)域，在該領(lǐng)域有著諸多研究計劃，并獲得了很多研究成果，包括自動機(jī)器學(xué)習(xí)、小樣本學(xué)習(xí)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、預(yù)訓(xùn)練模型等，這些成功都將部署于ModelArts。此外，在公開的競賽和測評中，華為云EI的持續(xù)創(chuàng)新研究取得的成果，同樣部署于ModelArts，比如ModelArts驅(qū)動的感知模型、ModelArts驅(qū)動的感知模型、ModelArts驅(qū)動的決策引擎均在各自應(yīng)用領(lǐng)域中發(fā)揮很大的作用。扎根于AI領(lǐng)域的華為云，研究成果頗為豐富，有些將運用于ModelArts，加速行業(yè)AI的落地。?

ModelArts的特性

前文提及，modelArts融合了骨干模型、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、智能評估、智能判斷以及高效算力等特性。

骨干模型

田奇以華為云骨干工具鏈EI-Backbone為例進(jìn)行了說明，他表示EI-Backbone整合模型高效、數(shù)據(jù)高效、算力高效、知識高效，全面提升行業(yè)AI落地能力已經(jīng)在10余個行業(yè)成功驗證，并且斬獲10余個業(yè)界挑戰(zhàn)賽冠軍，發(fā)表100余篇頂級論文。此外，基于EI-backbone技術(shù)，華為云ModelArts和杭州云深處科技有限公司合作，實現(xiàn)了四足機(jī)器狗的工業(yè)場景巡檢。?

聯(lián)邦學(xué)習(xí)

據(jù)田奇表示，數(shù)據(jù)是AI應(yīng)用的基礎(chǔ)，基于多樣化的數(shù)據(jù)，才能實現(xiàn)AI智能感知，在實際落地過程中，數(shù)據(jù)是分散在不同的數(shù)據(jù)控制者之間，造成行業(yè)應(yīng)用的數(shù)據(jù)孤島問題。針對這個問題，華為云Modelarts提供聯(lián)邦學(xué)習(xí)特性，實現(xiàn)數(shù)據(jù)不出戶的聯(lián)合建模。用戶各自利用本地數(shù)據(jù)訓(xùn)練，不交換數(shù)據(jù)本身，只用加密方式交換更新的模型參數(shù)，實現(xiàn)協(xié)同訓(xùn)練。

可視化評估、智能化診斷功能?

據(jù)田奇表示，模型在部署上線前，需要進(jìn)行充分評估，結(jié)果優(yōu)秀的模型直接投入生產(chǎn)環(huán)境，差強(qiáng)人意的則需要進(jìn)一步優(yōu)化迭代。ModelArts提供了全面的可視化評估、智能化診斷功能，使得開發(fā)者可以直觀的了解模型的各方面性能，進(jìn)而針對性的進(jìn)行調(diào)優(yōu)或部署生產(chǎn)。

基于華為云在AI領(lǐng)域的研究成果，以及骨干網(wǎng)絡(luò)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、模型診斷優(yōu)化、高效算力等的加持，華為云ModelArts將加速AI在行業(yè)落地。
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