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

lhl545545 ? 來源:比特網(wǎng) ? 作者:瀟冷 ? 2020-10-26 10:59 ? 次閱讀
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HUAWEI?CONNECT?2020期間,華為云正式發(fā)布了ModelArts?3.0。會(huì)上,華為云AI首席科學(xué)家田奇對(duì)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(píng)估、智能判斷和高效算力,同時(shí),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(xiàng)研究成果部署于ModelArts

實(shí)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(jì)劃,并獲得了很多研究成果,包括自動(dòng)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(píng)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(dòng)的感知模型、ModelArts驅(qū)動(dòng)的感知模型、ModelArts驅(qū)動(dòng)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(yùn)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(píng)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(shí)高效,全面提升行業(yè)AI落地能力已經(jīng)在10余個(gè)行業(yè)成功驗(yàn)證,并且斬獲10余個(gè)業(yè)界挑戰(zhàn)賽冠軍,發(fā)表100余篇頂級(jí)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(shí)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(shí)現(xiàn)AI智能感知,在實(shí)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(duì)這個(gè)問題,華為云Modelarts提供聯(lián)邦學(xué)習(xí)特性,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)不出戶的聯(lián)合建模。用戶各自利用本地?cái)?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(shí)現(xiàn)協(xié)同訓(xùn)練。

可視化評(píng)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(píng)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(píng)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(duì)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。
責(zé)任編輯:pj

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