高浩:华为云MVP,南京航空航天大学硕士毕业,曾就职于某研究所集团公司。先后从事大数据开发与数据挖掘工作,擅长机器学习和数据分析。现任江苏知途教育科技有限公司人工智能课程研发负责人,“1+X” 计算机视觉应用开发认证(初级,中级)副主编,高级认证讲师。
从人工智能被写入政府工作报告,到如今高校遍地开花的人工智能专业,AI作为下一阶段科学变革浪潮的新引擎,正在渗透到各行各业,当行业进入高速发展期,市场对高端人才的需求和依赖性也随之攀升。
高浩一直从事大数据开发与数据挖掘工作,擅长机器学习和数据分析,现在担任江苏某教育科技公司的人工智能课程研发负责人。
在他看来,大量的数字蓝领人才和AI应用开发人员构成了当前AI行业发展人才之基,这也为高校学生就业初期从事的工作指明了方向,而华为云ModelArts平台在教育领域有着天然的数据、算法优势,非常适合AI教学。
为什么选择ModelArts?
AI应用的开发非常复杂,主要体现在开发流程冗长、烦琐,包括数据准备、算法开发、模型开发、应用生成、部署和维护等多个环节,链路很长,每个环节都需要大量人力和计算资源的投入。
AI开发需要的实验环境或者平台资源昂贵,传统的实践教学体系与市场岗位、企业项目脱、产业发展、以及个人职业发展脱节。
除此之外,AI的三个关键要素:算法、算力和数据,一方面推动了AI技术的应用落地,但也提高了学习上手的门槛。
考虑到这些难题,高浩在调研了多家厂商的开发平台后,最终选择了一站式AI开发平台ModelArts。“算法可以采用平台中已有的通用算法,缩短建立时间,降低技术人员的入门门槛。算力可以根据按需方式租用GPU服务器,降低研究的前期投入。”
高浩表示,ModelArts的教学指南非常完整,它系统地介绍了AI应用开发全流程及其子流程,包括数据准备、算法选择和开发、模型训练、评估和调优等,以及人工智能应用开发场景化实践。
通过一整套工具链和方法传递,每个开发者都可以借助ModelArts在具体业务场景下更快、更高效、更低成本地开发AI应用,从而更好地解决实际问题。高浩认为,这样从教学实施角度上也更有普适指导意义。
为了进一步阐释ModelArts的易用性,高浩详细演示了一个基于ModelArts和HiLens的云、边、端协同的AI应用开发案例。
快速上手ModelArts
ModelArts 的“一站式”体现在它囊括了AI开发的各个环节,包括数据处理、算法开发、模型训练、模型部署等等,而且面向不同经验的开发者,提供相匹配的使用流程。
内容方面,ModelArts支持图像分类、图像检测、视频分析、语音识别、产品推荐、异常检测等多种AI应用场景。功能方面,它支持从数据处理到算法开发、训练、部署、开发流程管理等多种功能。如下图所示:
其中,核心部分主要包括数据处理和模型的管理。
1、数据的处理
在ModelArts中,我们都是以数据集为数据基础,进行模型开发或训练等操作的。创建数据集前需要获取访问OBS的权限。
目前,ModelArts支持如下9种类型的数据集,包含图片、音频、文本和其他类别:
图像分类
物体检测
声音分类
语音内容
语音分割
文本分类
命名实体
文本三元组
自由格式
针对创建好的数据集,可以执行标注数据、发布、版本管理、修改、导入和删除等操作。
以图像分类为例,只需要给图片添加相应的标签即完成标注。物理检测的话,则需要在图片中使用标注框来框出标注对象,并打上标签,其余与图像分类相似。
此处强调一下命名实体数据集,命名实体场景是针对文本中的实体片段进行标注,如“时间”、“地点”等。与文本分类不同的是,它需对片段进行标注,而不是全文。
文本三元组标注则适用于标注语句当中形如(主语/Subject,谓词/Predicate,宾语/Object)结构化知识的场景,标注时不但可以标注出语句当中的实体,还可以标注出实体之间的关系,其在依存句法分析、信息抽取等自然语言处理任务中经常用到。
声音方面,主要是根据播放内容,在 “语音内容”文本框中填写音频内容,完成标注。
2、模型训练管理
数据处理完成后,接下来就是模型的训练。ModelArts可以基于不同的数据选择不同规格的资源池(CPU或GPU),根据用户选择的数据量和资源不同,模型训练通常耗时几分钟到几十分钟不等。
同时,ModelArts也支持查看模型训练的情况并及时调整模型参数。
除支持用户自己开发的模型外,ModelArts还提供了AI市场算法,开发者能直接使用已有的算法,再通过简单的调参得到一个满意的模型。
模型训练之后,ModelArts模型管理可导入所有训练版本生成的模型,统一管理迭代和调试的模型,同时它还支持从模板、容器镜像以及OBS等场景导入模型,方便模型的部署上线。
另外,ModelArts提供了模型转换功能,可以将已有的模型转换成所需格式,以便应用于算力和性能更高的芯片上。举个例子,用Tensorflow框架训练的模型,使用转换功能可转换成om格式,即可在昇腾芯片上部署运行。
端侧看HiLens,让AI应用快速落地
学会用ModelArts做好模型训练后,端侧的开发平台HiLens可以让AI应用落地更简单,高浩也谈了谈他使用HiLens的感受。
HiLens是端云协同多模态AI开发应用平台,它提供简单易用的开发框架、开箱即用的开发环境、丰富的AI技能市场和云上管理平台,对接多种端侧计算设备如HiLens Kit,支持视觉及听觉AI应用开发、AI应用在线部署、海量设备管理等。
高浩表示,购买HiLens Kit的普通用户如果需要快速安装技能到设备,使其具备AI能力,可以到技能市场购买技能,基本流程如下:
对于具备编程能力的用户,也可以选择自己创建技能。
购买或者创建好技能后,就是对其进行部署,具体可以前往数据管理查看技能效果。
基于HiLens,高浩准备开发了一个检测施工现场作业人员是否佩戴安全帽的应用。
他在创建好相对应的技能后,使用HDMI视频线连接HiLens Kit视频输出端口和显示器,然后点击后台管理中的启动技能,当状态变为“运行中”,表明技能成功运行在端侧设备上。
最后应用的结果如下:
总的来说,开发这样一个检测工地施工安全的应用其实很简单,先用云端的ModelArts进行数据处理和模型训练,然后再借助HiLens将模型部署到端侧,最后就能得到一个可以落地的AI应用。
（免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。
任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。 ）
