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隨著人工智能技術的不斷發(fā)展成熟,促使各行業(yè)的服務模式發(fā)生了巨大的變化,在獲客營銷、合規(guī)風控、產品服務、運維運營等領域都有巨大的應用前景。讓未來的企業(yè)能夠更加精準的觸達目標用戶,進一步降低服務與應用的成本,提升客戶體驗。企業(yè)都將人工智能定義為重要的基礎性支撐技術,將進一步加大基礎研發(fā)投入,更好的實現(xiàn)人工智能技術與業(yè)務的結合。

目前,企業(yè)的人工智能應用需求旺盛,很多業(yè)務都提出了應用人工智能技術的需求。其次,人工智能技術本身也處于高速發(fā)展期,業(yè)界新的理論、算法和框架都在不斷更新迭代。另外,人工智能技術本身涉及海量數(shù)據(jù)的加工和復雜的模型訓練過程,環(huán)境部署比較復雜,也非常依賴高性能服務器的處理能力。因此,企業(yè)級人工智能應用能力的建設,必須走平臺化的道路。通過人工智能平臺的建設,將復雜的訓練環(huán)境、計算框架進行封裝,并實現(xiàn)與大數(shù)據(jù)、云計算的高效集成,以“人工智能即服務(AI as a service)”為目標,將人工智能以服務的方式嵌入應用場景,從而更加好的支撐大型企業(yè)人工智能應用需求的實現(xiàn),提升人工智能應用的開發(fā)效率,實現(xiàn)資源的集約化管理。

雖然人工智能浪潮已經熱火朝天地進行了若干年,但對于很多企業(yè)來說,機器學習依然很遙遠,聽起來既昂貴,又困難,還需要大量高科技人才。不過目前這個復雜的領域有一個趨勢:一切皆服務(everything-as-a-service)——無需太多投資,即可快速將機器學習用到實際業(yè)務中。通過使用機器學習云平臺提供的服務,你可以開始構建第一個模型,只要一個小團隊,就可以從機器學習的預測中獲得有價值的信息。機器學習服務(Machine learning as a service, MLaaS)指的是包含機器學習大多數(shù)基礎問題(比如數(shù)據(jù)預處理、模型訓練、模型評估以及預測)的全自動或者半自動云平臺的總體定義。就目前國內市場來看,已有不少企業(yè)布局機器學習云平臺并對外提供服務,也有很多公司基于開源組件著手開發(fā)自己的機器學習云平臺,便于更好地開展企業(yè)內部的機器學習應用。

所以從本期開始,我們將重點梳理各大廠的基礎平臺,爭取用通俗易懂的語言向普通大眾解釋清楚人工智能的邏輯以及人工智能平臺的架構和應用。今天我們先從華為AI平臺ModelArts定位開始。

ModelArts 是華為全棧全場景AI 解決方案面向用戶和開發(fā)者的門戶,作為一站式 AI開發(fā)平臺,提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式訓練、自動化模型生成,及端 - 邊 - 云模型按需部署能力,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期 AI工作流。

圖自華為官網

繁多的AI工具安裝配置、數(shù)據(jù)準備、模型訓練慢等是困擾AI工程師的諸多難題。ModelArts最初是從華為內部衍生出來的一個產品,因為華為內有很多算法工程師、AI 開發(fā)工程者,這些痛點都會遇到,我們就把這些已經遇到的 AI 開發(fā)問題找到了對應的解決方案,積累下來,最后做成了ModelArts這個平臺。目標是提供一站式的 AI 開發(fā)平臺給開發(fā)者,從數(shù)據(jù)準備到算法開發(fā),訓練模型,最后把模型部署起來,集成到生產環(huán)境。因此,ModelArts 平臺在華為云上開放給開發(fā)者之前,已經是被內部眾多AI工程師錘煉出來的AI平臺,以下是ModelArts功能總覽:

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華為的ModelArts 平臺功能強大,配合上華為的其它技術體系產品,是非常復雜的,我們又將開始一系列的研究,下一篇我們將重點研究“ModelArts的功能與架構”,歡迎大家一起交流學習。

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