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软硬件研发AI开发难?请收下华为云AI大拿秘籍一

  现如今AI技术、概念火爆、落地应用更是繁多,但开发呢?是否困难?到底有多痛

  这一问可不要紧,竟然引来诸多吐槽,攻城狮们纷纷表示,AI开发对技能要求实在是高,技术知识你要懂,机器学习的背景理论也要get到,研发上线周期不但拖沓漫长还经常被运维挖坑,简直苦不堪言…

  好不容易“过五关、斩六将”,一路上不是缺少优质的数据资源,就是没有合适的软硬件开发环境,一会儿要求算力,一会儿又必须是专有硬件,成本奇高不下…

  亿哥,一名来自华为云EI(企业智能)解决方案的攻城狮,战斗在研发最前线,也深知其中苦楚

  “要训练模型,就要有大量的数据来优化算法。数据很难获得,高质量的数据更是难于上青天。好不容易万事俱备,训练之后还要调优,调优之后再要测试,测试之后呢可能才是最后的部署……这一整套流程下来,工作量巨大到惊人。”亿哥慢慢道来

  此外,经过长期的实践观察,亿哥表示,AI开发其实可以简单分为两类,分别是算法与应用

  立足应用角度,有些人可能并不是很关心“算法那些事儿”,更关键的着眼点是如何快速找到适合自己业务发展的模型来使用,随后如何快速验证并发布上线等,但细想想,就算无需考虑实现过程中的技术难度,处理完这一摊事儿之后,时间上也把创新这点热度“绞杀”了

  听完亿哥的话,可以想见,想要既开心又便捷的完成AI开发,务必需要一款完整的平台来支撑各个研发环节,从算法到部署,全生命周期且一条龙服务才是王道

  对此,华为云提供了全托管一站式AI开发平台,覆盖AI开发的各个阶段。从环境准备,数据处理、训练测试、模型管理、部署推理,甚至包括端边云的部署一应俱全,最重要的是,选择面向所有AI开发者,无论是AI算法开发、火热的应用开发还是解决方案开发等

  同时,平台也附加很多高级特性帮助开发者提高开发效率以及模型质量,例如大规模分布式训练、自动调优、AutoDL、模型压缩加速和模型编排等。更重要的是,华为云由于自身“重质量、重体验”的传统精神,平台研发也必将为开发者提供靠谱的服务

  具体而言,就亿哥介绍,华为云AI平台的研发充分考虑了各类开发者的诉求,无论是算法研究还是应用开发

  “他们可能有一些属于自己的想法或者开发的侧重点,但从本质上来看这种诉求是共性的。例如对于应用开发来说,相关开发人员可能不太关心基础设施层面的设计与部署,无论是可靠性、性能安全程度以及运维难易,都不在过多的考量范围之内。但业务层面,降低应用难度并提高基础运营能力就很关键了。”亿哥补充道

  所以关于应用与业务的匹配,用户可以在AI市场搜索和使用已有模型,或者使用平台自动学习的能力生成所需模型。这样对于不精通算法的应用开发者来说,即使不具备太多的算法知识也可以去很好的完成业务,上线亦是如此

  同样的道理,对于算法开发者来说,由于本身具备一定的理论基础与实践经验,平台的目的就是帮助其利用更高效的开发工具在研发新算法的道路上“越走越顺畅”

  。此外,有关算法的验证,华为云一站式AI平台也会提供完善的模型管理、对应的数据集操作等举措来方便这种验证工作的进行

  用亿哥的话说,其实每一类开发者都有自己不同的业务需求和痛点,华为云就是针对痛点帮助解决问题。由于算法和应用开发痛点不太一样,各自的解决方法也有差异

  话说AI这东西听起来很“神奇”,但像亿哥一样投身其中的开发者们却都“平淡无奇”

  亿哥表示,行业很热,资料很多、更新迭代很迅速,如果以开发的心态去把握肯定会受益良多

  但学习是一回事儿,真正要掌握它是另外一回事儿。俗话说,光看不行,还要去动手做测试,做业务,只有实践才能知道其中关窍

  AI相比于其他领域的技术最大区别在于,有各种异构的加速硬件、各种算法模型

  除了这两点之外,还需要各种中间件、平台、服务才能组成可用的产品,这些都可以借鉴以往的系统工程经验,但一个完整的AI解决方案不仅只有AI产品和服务,还涉及云计算、大数据众多领域的技术知识,复杂度可想而知

  如今都说AI开发可能会成为未来开发者必须掌握的一项基本技能,关于这一点,亿哥也有自己的见解

  他表示,首先企业都在向AI转型,这一点有目共睹,每个产品似乎都有AI的影子,从这点看,团队确实需要AI技能;但是在实践的过程中,可以根据实际的工作内容有所侧重,例如工作偏向应用、算法还是平台技术?所需要的技能本质上不太相同

  对于以后的工作,亿哥明确指出,AI基础技术的研究,例如基于RL的AutoML、小样本学习、超大规模的分布式训练等,以及AI的商业落地,例如继续挖掘业务场景,成熟方案如何快速交付用户,将作为重要的突破点继续加深探索

  但作为开发者,无论做哪些方面的AI研发,最重要的还是让AI开发更简单,让越来越多人投身于此,这不但是亿哥那个关于AI的愿望,更是华为云期盼达成的愿景…