聯(lián)想商務(wù)機

　　專(zhuān)業(yè)智能算力平臺(MLOps)產(chǎn)品一聯(lián)想煉AI大師平臺，是機器學(xué)習時(shí)代的DevOps,提供有關(guān)機器學(xué)習開(kāi)發(fā)的最佳實(shí)踐。MLOps的目標是提高模型開(kāi)發(fā)、部署與運維流程的標準化和自動(dòng)化程度，使得AI開(kāi)發(fā)人員能夠專(zhuān)注于模型構建過(guò)程，也讓模型開(kāi)發(fā)迭代的方向更加明確，切實(shí)為業(yè)務(wù)產(chǎn)生價(jià)值。

　　行業(yè)趨勢

　　AI正在對各行各業(yè)帶來(lái)變革性影響，它會(huì )在各個(gè)領(lǐng)域改善效率，提升可靠性，改善環(huán)境，從而提高社會(huì )的整體發(fā)展水平。率先擁抱AI的組織將會(huì )獲得更高的效率、更低的成本、更強的安全性、更低的風(fēng)險。加入AI開(kāi)發(fā)的大軍，開(kāi)發(fā)針對組織需求的差異化AI場(chǎng)景將會(huì )帶來(lái)豐厚的回報。

　　業(yè)務(wù)挑戰

　　AI開(kāi)發(fā)的高要求

　　AI的開(kāi)發(fā)需要大量的算力、海量的數據和尖端的算法。對大量算力的管理、分配非常耗費管理員精力。人工分配資源既低效又容易帶來(lái)算力閑置浪費問(wèn)題。開(kāi)發(fā)環(huán)境的配置，軟件

　　包版本的兼容性測試也會(huì )耗費AI開(kāi)發(fā)者很多精力。海量數據的影響如何快速了解海量的數據，如何對數據做清洗、標注，都會(huì )對最終的AI算法有很大影響。海量數據的管理、分享也可能會(huì )帶來(lái)數據冗余的問(wèn)題。

　　AI算法專(zhuān)家資源稀缺

　　AI算法專(zhuān)家是稀缺資源，如何能讓一般的數據科學(xué)家開(kāi)發(fā)出有競爭力的模型是提高AI生產(chǎn)率的核心。如何更快速的訓練出模型，如何訓練出更小的模型，如何在做模型推理的時(shí)候最大化資源利用率等都是AI開(kāi)發(fā)過(guò)程中的痛點(diǎn)問(wèn)題。

　　聯(lián)想服務(wù)器

　　解決方案

　　聯(lián)想煉AI大師是一個(gè)專(zhuān)業(yè)的MLOps平臺，向AI開(kāi)發(fā)人員提供可持久化交互式開(kāi)發(fā)環(huán)境、批處理任務(wù)、數據可視化、數據清洗、數據標注(支持眾包)、模型訓練、模型壓縮、模型蒸餾、模型評估、模型推理、實(shí)時(shí)監控等服務(wù)。煉AI大師一方面通過(guò)靈活的算力管理提高了資源利用率，另一方面通過(guò)算力的創(chuàng )新減少了AI開(kāi)發(fā)所需人力。平臺具備如下創(chuàng )新的特色功能：

　　可持久化工作空間

　　可持特久化交互式工作空間為AI開(kāi)發(fā)者提供了基于JupyterLab的交互式開(kāi)發(fā)環(huán)境，內置全棧優(yōu)化的深度學(xué)習環(huán)境，支持主流深度學(xué)習框架?？沙志没ぷ骺臻g的一大特色是支持用戶(hù)對環(huán)境進(jìn)行定制及持久化，支持克隆和共享，且可作為批處理任務(wù)的運行環(huán)境，進(jìn)而避免AI開(kāi)發(fā)者重復進(jìn)行環(huán)境配置工作，由此明顯提高AI開(kāi)發(fā)者的工作效率。

　　分布式訓練引擎

　　分布式訓練引擎的主要目標是簡(jiǎn)單易用和加速訓練過(guò)程。為了方便用戶(hù)使用，該引擎內置多場(chǎng)景分布式模型和豐富的預訓練模型，用戶(hù)只需提供數據和標注就可以進(jìn)行分布式訓練。為了加速訓練過(guò)程，該引擎采用了參數服務(wù)器(PS)/工作機(Vorker)架構，核心思想是消除通訊開(kāi)銷(xiāo)對性能的影響，采用的具體技術(shù)包括無(wú)等待后向傳播、梯度壓縮和基于動(dòng)態(tài)延遲的循環(huán)梯度更新等。

　　自動(dòng)機器學(xué)習(AutoML)

　　為了解決傳統深度學(xué)習的痛點(diǎn)，例如，AI算法專(zhuān)家稀缺且昂貴，不同的任務(wù)和業(yè)務(wù)需要不同的模型，使用大量數據訓練耗時(shí)很長(cháng)等，煉AI大師推出了AutoML引擎。該引擎使傳統機器學(xué)習的數據預處理、模型訓練和模型評估等步驟自動(dòng)化，而又不會(huì )失去預測的準確性。用戶(hù)只需要準備好原始數據，就可以在合理時(shí)間內訓練得到一個(gè)可用于部署的高精度模型。

　　方案價(jià)值

　　自動(dòng)化

　　煉AI大師的目標是提高模型開(kāi)發(fā)、部署與運維流程的標準化和自動(dòng)化程度，幫助AI開(kāi)發(fā)人員聚焦核心業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)。

　　一站式

　　提供靈活便捷的可持久化開(kāi)發(fā)環(huán)境、批處理任務(wù)、數據可視化、數據清洗、數據標注、眾包標注、模型分布式訓練、自動(dòng)化機器學(xué)習、模型壓縮、模型蒸餾、模型評估、模型部署、實(shí)時(shí)監控等一站式服務(wù)。

　　易用

　　提供簡(jiǎn)單易用的GUI頁(yè)面，操作簡(jiǎn)單，可快速上手。

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