9月20日消息， 在HUAWEI CONNECT 2019期間，華為云EI服務產品部總經(jīng)理賈永利宣布——華為云AI重裝升級，并重磅發(fā)布一站式AI開發(fā)管理平臺ModelArts2.0。

現(xiàn)場，賈永利表示，“2019年華為完成從芯片到軟件的全棧AI能力集結，華為云AI重裝升級。通過技術創(chuàng)新，我們希望為AI開發(fā)帶來全新體驗，一方面大幅降低初學者的門檻，讓更為廣泛的AI初學者群體和龐大的軟件開發(fā)者群體都能快速掌握AI技能，把AI用起來；另一方面顯著提升專業(yè)AI開發(fā)者的效率，讓算法工程師、數(shù)據(jù)科學家們聚焦基礎核心的算法研究與創(chuàng)新，釋放他們無限潛能。 ”

華為云EI服務產品部總經(jīng)理賈永利發(fā)表主題演講

華為云2018年正式發(fā)布ModelArts，目前已經(jīng)擁有開發(fā)者超過4萬，廣泛運用于建筑、互聯(lián)網(wǎng)、醫(yī)療等諸多行業(yè)場景。

賈永利宣布，ModelArts2.0以全流程的極簡和自動化升級已有的AI開發(fā)模式，讓數(shù)據(jù)準備、算法開發(fā)、模型訓練、模型管理、模型推理全鏈條產生質的飛越。此次ModelArts2.0發(fā)布的十余項新特性及服務，包含智能數(shù)據(jù)篩選、智能數(shù)據(jù)標注、智能數(shù)據(jù)分析、多元模型自動搜索、ModelArts SDK、圖神經(jīng)網(wǎng)絡、強化學習、模型評估/診斷、模型壓縮/轉換、自動難例發(fā)現(xiàn)、在線學習等，覆蓋AI模型全生命周期。

自動化AI數(shù)據(jù)處理

ModelArts2.0通過智能數(shù)據(jù)篩選，用AI的方式自動過濾和篩選出對訓練模型無效的數(shù)據(jù)。以視覺類場景為例，失焦、過度曝光圖片往往不能參與標注；從業(yè)務場景上看，有些不符合要求的也不能參與標注。

華為云將業(yè)界傳統(tǒng)的主動學習進行升級，首次提出混合智能標注技術，可以讓標注效率獲得至少5倍以上的提升。

除了自動標注，ModelArts2.0還將上線數(shù)據(jù)評估與診斷功能，目前已經(jīng)提供基于樣本質量特征、圖像全局屬性、標注特征20種左右的特性的自動提取和可視化能力，幫助開發(fā)者識別數(shù)據(jù)的深層關系，指導開發(fā)者對數(shù)據(jù)進行優(yōu)化。

業(yè)界領先AI模型訓練

獨創(chuàng)的多元搜索技術，將自動數(shù)據(jù)增強、超參自動搜索、神經(jīng)網(wǎng)絡架構搜索等技術進行融合，可以幫助用戶快速構建AI模型，并且在精度表現(xiàn)上遠超業(yè)界水平。以構建細胞發(fā)育時期分類模型為例，華為云EI團隊通過多元搜索技術構建的單細胞基因圖譜表達分類模型精度，相對于通過傳統(tǒng)自動學習方法構建的模型，精度提升5.4個百分點，同時模型訓練速度快了5倍。

開放ModelArts SDK，支持集成第三方開發(fā)環(huán)境（例如PyCharm），為企業(yè)級應用打通開發(fā)流水線，供開發(fā)者按需靈活調用云上強勁算力，支持線上線下協(xié)同的開發(fā)環(huán)境。

針對更加專注于數(shù)據(jù)建模和問題解決的資深算法工程師和數(shù)據(jù)科學家，華為AI計算框架MindSpore 提供自動化的并行能力，只需簡單幾行描述就可以讓算法跑到幾十乃至上千AI運算節(jié)點上；提供強大的自動微分能力，從源碼級別幫助實現(xiàn)微分算子的自動開發(fā)，極大釋放專家們的創(chuàng)造力。

完備的AI模型管理

對于算法開發(fā)人員來說，對模型性能的評估以及調優(yōu)是一項重要且難度極高的工作。ModelArts2.0提供了豐富的模型評估接口和可視化能力，并且能夠基于評估結果給AI開發(fā)者提供模型診斷建議，輔助開發(fā)者對模型進行調優(yōu)和增強。

持續(xù)進化AI模型推理

ModelArts 2.0業(yè)界首發(fā)難例自動發(fā)現(xiàn)功能，結合在線學習方式，打通運行態(tài)和開發(fā)態(tài)，讓模型隨著數(shù)據(jù)的增長和變化，也可以在線持續(xù)學習和進化，真正提供企業(yè)級的可進化的AI。該功能已經(jīng)率先在華為云自動駕駛云服務Octopus上試運行。

基于ModelArts，華為云在全聯(lián)接大會期間舉辦了AI垃圾分類、無人車等賽事決賽?，F(xiàn)場，華為云還展示了與上海交通大學聯(lián)合舉辦的無人車挑戰(zhàn)賽場景，開發(fā)者通過云側進行開發(fā)與訓練，訓練好的模型部署到車上的華為Hilens Kit，實現(xiàn)車輛的自動行駛。