深度|旷视人工智能算法平台Brain++凭什么在乌镇互联网大会获奖?-GD真人体育稳赢版

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本文摘要:优秀的想法和创新也不知道构筑。

优秀的想法和创新也不知道构筑。目前,深度自学社区基本上被TensorFlow和PyTorch两大框架独占。

开源框架具有很高的人气和使用方便性,但在国际环境变化无法预测的大背景下,依靠这些框架保险不够吗?同时,如果企业有新的想法和业务市场需求,开源框架能够终极构筑吗?你需要无缝映射业务吗?这些都是AI企业必须思考的问题。因此,从2014年开始自我研究的深度自学框架,至今为止构筑了环绕AI的整体系统。

许多人误以为这只是一个深刻的自学框架,或者是企业内部开发的云计算平台。实际上,Brain在视野内部成为托付算法研究和研究开发的总体基础平台。

Brain涵盖了深度自学算法开发的全过程,Brain涵盖了深度自学算法开发的全部环节。从数据提供、清除、预处理、标志和存储开始,到研究人员设计算法结构、设计实验环节、培训环境、培训、加快、推荐、模型效果评价和产生模型,到最后的模型发送和部署,Brain为无视的研究开发人员获得了一站式唯一流程的AI工程解决方案。在整体结构中,Brain大致可分为三部分,包括作为主体的深度自学算法开发框架Megengine、计算力反对的MegCompute、提供数据服务和反对的Megdata。

Brain,人工智能算法平台被所有员工使用。2017年获得3项COCO冠军,2018年获得4项COCO冠军,今年发表了新的标准化物体检查数据集Objects365,与Brain的功绩密切相关。Megengine:毫无遗漏的性能Megengine的整体结构Megengine是基于计算图像的深度自学框架,与开源的大部分深度自学框架相比,Megengine具有以下优点:运算速度慢:Megengine享有动态、静态融合的内存优化机制,因此速度比TensorFlow缓慢,内存闲置少:通过分析继续执行方案的内存在情况,Megengingine充分优化内存,特别是亚线内存优化,因此速度比TensorFlowerFlowow更慢,内存闲置少:通过分析整个继续执行方案的内存在情况下,Meginginenene充分优化内存此外,Megengine还构建了近的AutoML技术,对深度自学算法的各个重要环节进行了自动化的设计、搜索和优化。该技术以One-Shot方法为中心,通过一次训练完成了自动化过程,将计算成本增加到传统AutoML方法的万分之一,在高效的时间内找到了高性能、难以配置的模型结构。

与市场上的AutoML技术相比,无视的AutoML技术具有计算成本低的优点。传统的AutoML技术经常需要多次训练模型,不重复部分模型空间,计算成本非常高。无视的AutoML技术只需训练一次就能获得模型空间整体的描写,大幅度增加了计算成本,只是平时训练成本的1~3倍。应用于广泛的范围。

无视AutoML技术,获得了原始解决方案,复盖面积大部分业务,包括活体检查、脸部识别、物体检查、语义分割等。部署方便。无视AutoML技术包括数据处理、模型训练、模型传输、模型分析等流程,自动处理从数据到落地。

精度高。AutoML技术在很多视觉任务中,多达人类的手工设计,超越了业界的计划。

MegCompute:高效灵活性具有性能优异的深度自学框架和全面的数据平台反对,Brain也需要强烈的计算能力支持。在深度自学框架的基础上,开发了承担整个平台计算的系统,被称为MegCompute。

MegCompute平台的总体结构是包括硬件基础设施、数据存储和计算日程的平台,帮助研究者配置训练环境、设计训练流程、获得计算能力和资源分配服务、监视实验流程、获得视觉效果展示、管理用户权限、存储数据等。MegCompute具有强大的性能特点:MegCompute具有非常丰富的GPU计算资源,同时反对各种硬件,灵活高效地分配计算任务。只有流程复盖面积:MegCompute反对模型建设的所有流程环节,研究人员必须构建一站式业务应用服务,符合工业级AI能力研发测试、在线和业务生产工作。

灵活配置:MegCompute使用Docker容器技术,能够灵活构建用户配置训练环境,不需要使用时必须封存,资源能够立即释放给其他用户,具有非常灵活的特点。用户友好关系:用户在使用过程中,通过可视化界面开展环境组合和训练设计工作,也可以通过可视化方式调查模型测试结果,不必太注意基础技术细节,非常方便。反对多种深度自学框架:除了与Megengine自学深度自学框架紧密结合外,MegCompute也反对TensorFlow和Pytorch。

MegData:数据综合处理在构建模型时,也需要大量数据反对。Brain中的MegData负责管理提供数据服务,主要包括4个方面:1)数据管理2)数据显示3)数据处理4)数据安全。

无视Brain的核心组件,MegData在研究开发过程中必须使用大量的图像数据,因此必须在综合平台上接受管理、显示、处理和存储安全相关的服务。根据忽视说明,MegData可以获得原始数据服务,为用户获得全过程的解决方案。在显示方面,MegData获得数据显示相关服务,结合人工显示和辅助算法,提高显示效率。

经过多次业务研磨,MegData平台现在享受只有生命周期的项目管理平台,进一步构筑AI的力量,和平人工。此外,MegData还将无意识地将原始算法引入显示平台,并利用数据辅助算法大大提高显示效率。

这些显示算法都基于云,可以前端和扩展。在自动标志上,忽视了很多算法。例如,用于分类算法,可以将某个显示任务的成本提高到原来的10%。一些显示任务通过算法辅助竣工验收,效率提高150%以上。

与其他同类平台相比,MegData在数据水平上为AI模型研究获得了安全高效的数据存储和处理方式。同时,它基于云,具有很高的灵活性。

最后,MegData重构了AI算法研究开发中数据处理的缺陷,开发人员不必在数据水平上花费太多精力,大幅度提高了效率,节省了时间和研究开发成本。总的来说,虽然不像其他两个Brain的模块那样受到关注,但MegData在系统中充分发挥了最重要的功能,管理在深度自学训练前完成了相当多的数据管理、处理、显示和安全性工作。这些都离不开整个过程。

总而言之,Brain的人工智能算法平台突出了技术开发的三个趋势。首先,Brain几乎是自律开发的深度自学系统,包括AI业务的整体流程。这表明,缺乏必要几乎控制核心的研发工具和平台。

此外,无视Brain是专门为计算机视觉场景开发的,是以业务为中心的专业AI服务系统,可以带来很多能源,明确提出业务中的市场需求专业解决方案,新方法可以慢慢实际应用于测试和检查,通过业务推进框架的发展。无视Brain本身具有原始控制能力,通过计算机视觉驱动Brain的场景,其递归速度非常慢。

目前,新算法层出不穷,企业需要慢慢构建算法的人工智能平台,需要立即将新方法投入实际生产,Brain是一个很好的参考例子。版权文章允许禁止发布。

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