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2年,3个版本,华为云ModelArts的变与不变

本文作者:王刚 2020-09-25 12:12
导语:华为云带来了AI开发平台的新玩法

今年的2020华为全联接大会,又是一次华为云AI的大秀。无论是郭平、徐直军的战略部署,还是侯金龙和郑叶来的具体演说,云与AI无疑都是华为今天重金投入的新技术。

AI的背后是数据和应用,而这两样背后,都是专注创新的开发者在默默努力。从近两年的云&AI行业趋势看,“取悦开发者”是一个必然的趋势,他们对技术的变化是最为敏感的,也是云&AI得以落地的关键环节。

2年,3个版本,华为云ModelArts的变与不变

也因此,围绕开发者们构建的AI开发平台逐渐从幕后走到台前。从业内来看,头部的几家云厂商们纷纷祭出大招,比如华为云在2018年就推出ModelArts AI开发平台,阿里云以ET大脑的方式构建各行业AI开放能力,腾讯云则部署其AI平台云智天枢TI Matrix,百度云则持续推进EsayDL AI开发平台的应用。

在9月25日的华为全联接大会的第三天,华为云把重要信号留在了最后:宣布华为云ModelArts 3.0版本出炉。

2年,3个版本,华为云ModelArts的变与不变

无疑,这个新版本的推出又给AI开发者带来了福利。

华为云ModelArts 3.0的推陈出新

具体而言,现场发布的这套ModelArts平台 3.0版本,支持10万级别的企业任务同时运行,支持10万级别的用户规模同时使用,为开发者创造良好的AI开发环境,使其专注做创新的事情。

一般而言,优秀的分布式加速比是大规模集群分布式训练的关键能力,也是促使用户选择使用大规模集群来加速AI业务的关键因素,华为云ModelArts领先的分布式加速比能力,在512芯片的集群规模下成绩为93.6秒,优于NVIDIA V100的120秒。

2年,3个版本,华为云ModelArts的变与不变

从功能上看,ModelArts 3.0版本相比之前带来了4个小惊喜:

1. 华为云EI骨干模型:基于行业小样本数据训练高精度模型

过去需要大量专家经验的模型选择和参数调节,有了华为云的全空间网络架构搜索和自动超参优化技术,可以在无需人工干预的情况下高效完成。过去需要几周甚至更长时间的模型训练和部署,有了华为云的计算资源调配和数据管理,可以缩短到几小时内甚至几分钟完成。

2. 联邦学习:打破数据孤岛,推动行业联合建模

数据是AI应用的基础,只有基于多样化的数据,才能实现AI智能感知。然而,在实际AI行业落地中,数据是分散在不同的数据控制者之间,这就导致了行业AI应用的数据孤岛问题,使得AI算法训练效果受到限制。

针对这个问题,华为云ModelArts提供联邦学习特性,用户各自利用本地数据训练,不交换数据本身,只用加密方式交换更新的模型参数,实现联合建模。

3. 模型智能评估、诊断:降低AI行业落地门槛

在ModelArts上使用模型评估功能,是在得到首次训练的模型之后,先将模型推理结果、原始图像和真实标签送入模型评估模块中,这个模块会从数据、模型两个方面对模型的综合能力,包括精度、性能、可信和可解释性进行综合评估,最终针对可能存在的问题输出一些改进模型能力的诊断建议。开发者在这些建议的帮助下,使模型达标,并最终部署成能实际应用的推理服务。

4. 高性能AI计算:资源灵活调度加速行业AI落地

作为AI平台云服务,弹性训练是ModelArts推出的核心能力之一,可以根据模型训练速度的要求自适应匹配最佳资源数。

具体在产品上,ModelArts提供两种模式:

  • 一是Turbo模式,可以充分利用空闲资源加速已有训练作业,在大多数典型场景下加速效率大于80%,训练速度提升10倍,并且不影响模型收敛精度;

  • 二是Economic模式,可以通过最大化资源利用率给开发者提供极致的性价比,在大多数典型场景下可以提升性价比30%以上,并且不影响模型收敛精度。

变与不变

可以看到,在新版本中,华为云带来了新的玩法,提供全流程极简开发工具,即使是普通的业务人员,基于已有组件,通过拖拽方式即可构建应用。这背后,ModelArts平台的本质并无二致,依旧是围绕着开发者的需求与痛点展开,通过AI模型不断地和实际落地场景交互来得到更优的模型,进而提升AI开发流程的效率。

在1.0版本中(2018年),ModelArts解决了AI一站式开发的行业痛点,华为云打造了一款比行业更快的AI平台,致敬开发者。

在2.0版本中(2019年),新增自动学习、端边云能力协同,ModelArts关键能力凸显。ModelArts 2.0以全流程的极简和自动化升级已有的AI开发模式,让数据准备、算法开发、模型训练、模型管理、模型推理全链条产生质的飞越。

而在3.0版本中(2020年),平台驶入深水区,辅助AI深入到各行业生产系统。目前华为云已在10多个行业成功交付了600多个AI项目,积累了丰富的经验。为了解决企业深入使用端到端生产而推出骨干模型、联邦学习等新功能。华为云EI骨干模型(EI-Backbone)技术,基于行业小样本数据训练高精度模型,提供了AI开发的新范式。

可见,版本的演进背后,是新技术趋势不断与行业生产结合,是数字世界供给与物理世界需求不断碰撞的结果。

一直以来,深度学习分布式训练不断发展,各类模型的训练对于计算设备的需求越来越大,不过由于各种原因,训练作业的资源还没有被充分利用。比如l训练算法代码本身质量不高、资源利用率低;模型大小和超参数的设置也会显著地改变计算资源的利用率;资源池整体利用率有波动,类似于“峰谷电”,训练作业的提交也有高峰期和低谷期,造成很大的资源浪费。

这就不得不提到弹性训练。

弹性训练作为ModelArts的核心能力之一,2年来一直在自我锤炼,根据模型训练速度的需求自适应实现资源的最佳分配。ModelArts提供两种模式,一是Turbo模式,可以充分利用空闲资源加速已有训练作业,训练速度可提升10倍以上,并且不影响模型的收敛精度;二是经济模式,可以通过最大化资源利用率给开发者提供极致的性价比,在大多数典型场景下可以提升性价比30%以上。

可见,智能并不是一蹴而就的,而是逐渐进化的,最终从AI开发环节进入到AI落地的每一个场景。

客户“用脚投票”背后的价值体现

客户是喜欢用脚投票的——这一点体现在ModelArts 的行业落地属性上。有2个案例非常经典,一个是华为云ModelArts支持候鸟保护计划,另一个是华为云ModelArts正在支持中科院构建斑马鱼的全脑图谱。

注:候鸟保护,华为做了什么

在另一个项目中,中科院正在基于ModelArts绘制斑马鱼脑联接组的全息地图,目前重构准确率和召回率已达95%。

中科院脑智卓越中心是一所将脑科学与智能技术相结合的研究实体,是一个了解大脑如何实现各种认知功能的一个机构,首先需要完成一个重要且必要的大科学工程,就是绘制全脑联接图谱。

其原理是:借助斑马鱼幼鱼透明的特点,机构可以应用钙成像技术来观察活体斑马鱼全脑10万个神经元的时空放电,从而绘制从各种感觉输入到行为输出的全脑活动图谱,并结合结构图谱来发掘大脑如何工作的普适规律,进而进行脑功能模拟和理论研究。

2年,3个版本,华为云ModelArts的变与不变

通过和华为合作,应用华为云ModelArts平台,使用用360条斑马鱼图像样样本所包含的近20万图像块的“金标准”标注数据,训练出了从前期图像分割到后期神经元形态追踪的一整套网络。

目前重构准确率和召回率已达95%,如果使用多机并行计算,从理论上推算下来,10万个神经元的总重构时间可以从125年缩短至10天。如果再扩展到小鼠甚至非人灵长类如猕猴,降本增效方面将更加可观。

当然,这离不开生命科学的知识和技术,也综合交叉了数学等学科,但是计算机科学特别是AI领域的技术与知识,正成为人类的助手,帮助人类绘制脑图谱,更帮助人类实现新领域的突破。

云上开发必将成大势,商业价值转化也在加速

就像郑叶来在现场提到的那样,目前越来越多的人加入到开发者队列里来,而更好的工具将为他们创造更高的技术起点、更敏捷的构建能力、更广阔的商业成功,未来“云上开发”可以解决目前面临的困难。

截止到目前,华为云已经提供超过210个云服务,服务全球150万开发者,华为云Marketplace和华为AppGallery已经做了强强联合,TO B(SaaS扶持计划)和TO C(HMS生态扶持计划)两条腿一起走,加速商业价值转化。(雷锋网(公众号:雷锋网)雷锋网雷锋网)

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