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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?-彩票网下载

优秀的创意和创新是不会被人知道的。目前深度自学社区基本被TensorFlow和PyTorch垄断。开源框架很流行,也很好用,但是在国际环境不可预测的背景下,依赖这些框架安全吗?同时,如果企业有新的思路和业务市场需求,开源框架是否可以构建到极致?需要无缝映射业务吗?这些都是AI企业必须思考的问题。

为此,自2014年以来,自主开发的深度自学框架一直被忽视,现在围绕AI研发构建了一个完整的体系。很多人会误以为这只是一个深入自学的框架,或者是企业开发的云计算平台。事实上,Brain已经成为支撑算法研发的整体基础和底层平台。

脑涵盖了深度自学习算法研发的全过程。具体来说,Brain涵盖了深度自学习算法研发的所有环节。从提供、清除、预处理、标记和存储数据,到设计算法架构、设计实验环节、建立训练环境、训练、加速、推荐、评估模型效果和生成模型,再到最终发送和部署模型以供应用,Brain为被忽视的R&D人员获得了一站式人工智能工程解决方案,只有一个过程。

在整体架构上,Brain大致可以分为三个部分,其中MegEngine是深度自学习算法的主要研发框架,MegCompute用于获取计算能力对立,MegData用于提供数据服务和对立。大脑人工智能算法平台被所有员工鄙视使用。迪法恩斯在2017年获得了三次COCO冠军,在2018年获得了四次COCO冠军,并在今年宣布了新的标准化物体检测数据集Objects365,这一切都离不开Brain的贡献。

MegEngine:全性能MegEngine的整体架构MegEngine是一个基于计算图像的深度自学框架。与大多数开源的深度自学习框架相比,MegEngine具有以下优势:计算速度慢:MegEngine享有动态和静态的集成。内存优化机制,所以速度比TensorFlow慢;更少的空闲内存:MegEngine通过分析整个持续执行方案的内存使用情况,对内存进行充分优化,尤其是次线性内存优化,可以对抗简单的网络结构,自动使用部分验证计算减少空闲内存,可以是两个数量级左右,从而对抗更大规模的模型训练;易用性好:MegEnginePCB有平台细节,让新用户更容易慢慢上手;反对多硬件平台和异构计算:MegEngine反对标准化CPU、GPU、FPGA等移动设备终端硬件,可以用多卡多机训练;训练部署一体化:整个框架既可以作为训练,又可以对抗推理小说。

它可以为一次训练建立一个模型,并部署多个设备,以防止简单的切换过程导致的性能提高和精度损失。此外,MegEngine还构建了忽略近期发展的AutoML技术,自动设计、搜索和优化深度自学习算法的关键环节。

该技术以One-Shot方法为核心,通过一次训练完成自动化过程,计算成本增加到传统AutoML方法的万分之一,在高效率时间内找出高性能、难部署的模型结构。与目前市场上的自动线技术相比,该技术具有以下优点:计算成本低。传统的AutoML技术往往要对模型进行多次训练甚至不迭代部分模型空间,计算成本非常高。

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轻蔑的AutoML技术只需要训练一次就可以得到整个模型空间的描述,这大大增加了计算成本,只有通常训练成本的1-3倍。适用范围广。无视AutoML技术已经获得了一套独创的解决方案,涵盖了大部分业务,包括活体检测、人脸识别、对象检测、语义分裂等。

部署方便。忽略AutoML技术包括数据处理、模型训练、模型传输、模型分析等过程,并自动处理来自着陆的数据 MegCompute:高效率和灵活性。凭借性能卓越、数据平台对抗全面的深度自学框架,Brain必须具备强大的计算能力,才能充分发挥其几乎所有的能力。在深度自学框架的基础上,我们开发了一个支撑整个平台的计算系统,叫做MegCompute。

MegCompute平台的整体架构,还包括硬件基础设施、数据存储和计算调度,用于帮助研究人员部署训练环境、设计训练流程、获取计算能力和资源分配服务、监控实验进度、获取视觉效果展示、管理用户权限、存储数据等。MegCompute具有以下特点:性能强:MegCompute拥有丰富的GPU计算资源,但也反对各种硬件,能够灵活高效地分配计算出的任务。仅流程覆盖区域:MegCompute反对模型构建的所有流程环节,使得研究人员需要构建一站式的业务应用服务,符合工业AI能力R&D测试、在线部署和业务生产。灵活部署:MegCompute使用Docker容器技术,允许用户灵活构建部署训练环境,在不需要使用的时候进行封存,使资源能够及时释放给其他用户,非常灵活。

用户友好关系:用户可以使用可视化界面设置环境和训练设计工作,也可以可视化的方式查看模型试验的结果,不需要过多关注底层的技术细节,使用起来非常方便。反对各种深度自学框架:MegCompute除了与MegEngine自主开发的深度自学框架紧密集成外,还反对使用TensorFlow和PyTorch。

MegData:在构建模型时,大量的数据必须是对立的。Brain中的MegData负责管理和提供数据服务,主要包括四个方面:1)数据管理;2)数据标记;3)数据处理;4)数据安全。作为Brain的核心组件MegData,在研发过程中必须用于大量的图像数据,因此必须使用综合平台来获取与管理、标记、处置和存储安全相关的服务。

根据轻视解释,MegData可以获得原始数据服务,为用户获得全程解决方案。在标注方面,MegData获得了与数据标注相关的服务,并将人工标注与辅助算法相结合,提高了标注效率。经过多次业务打磨,MegData平台现在享有一个只有生命周期的项目管理平台,进一步打造AI辅助与和平劳动。此外,MegData还将原始算法引入到阅卷平台中,利用数据辅助算法大大提高了阅卷效率。

这些标注算法都是基于云的,可以高级扩展。在自动阅卷中,轻视使用了很多算法。例如,在聚类算法中,轻视可以将标记任务的成本增加到10%。

一些阅卷任务有算法辅助,效率提高150%以上。与其他类似平台相比,MegData为数据层面的AI模型研究提供了一种安全高效的数据存储和处理方法。

同时,由于它是基于云的,因此具有很高的灵活性。最后MegData在AI算法的研发中重构了数据处理的缺陷环节,让研究人员不必在数据层面花费太多精力,大大提高了效率,节省了时间和研发成本。总的来说,虽然没有另外两个Brain模块有趣,但是MegData在系统中起着最重要的作用,负责管理相当一部分的数据管理、处置、标注和安全工作,之后才完成深度自学培训。

这些都是整个过程所必须的。综上所述,Brain人工智能算法平台凸显了技术发展的三大趋势。首先,Brain几乎是一个自律开发的深度自我学习系统,覆盖了AI业务的全过程。

这解释了为什么需要控制几乎所有的R&D核心工具和平台。 另外,Defiance Brain是专门为计算机视觉场景开发的,是一个面向业务的专业AI服务系统。

所以Defiance可以带走很多精力,在业务上针对市场需求提出具体的解决方案。但是新方法在实际应用中可以慢慢测试验证,框架的开发是业务驱动的。因为鄙视具有控制Brain本身的原始能力,并且通过计算机视觉涉及场景驱动Brain的开发,所以它的递归速度非常慢。

目前,新算法层出不穷,企业迫切需要一个人工智能平台,需要慢慢构建算法,需要很快将新方法投入实际生产。大脑就是一个很好的参考例子。

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