摘要：AI技术发展，正由应用落地阶段向效率化生产阶段演进，AI工程化能力将会不断深入业务，释放企业生产力。
本文分享自华为云社区《【云享·人物】华为云AI高级专家白小龙：AI如何释放应用生产力，向AI工程化前行？》，作者： 华为云社区精选。
在新科技革命和产业变革的大环境中，人工智能技术迭代和商业化进程不断提速，正在加快与千行百业深度融合。
如果说，简单的AI能力调用是新手入门，AI开发是登堂入室，深入行业应用就是真正的大师了。然而，AI开发过程中如果没有使用开发平台，开发过程就会比较繁琐，对于开发者和企业来说更是耗时耗力，所以找到一个合适的AI开发平台十分关键。
作为华为云机器学习和深度学习技术专家、ModelArts产品架构师，白小龙在10余年AI领域的工作中，也见证了近几年业界AI发展的历程。本期的《云享人物·大咖面对面》，华为云开发者社区将和这位AI行业的深耕者聊一聊AI技术开发的世界。
AI开发平台让开发者走出代码泥沼，低门槛高效率完成AI开发
随着技术发展和应用，AI开发的组件数量和模型算法的复杂度都在增加，AI开发流程太多，前期准备工作复杂。最典型的就是在做机器学习项目的过程中，通常需要花费大量的时间去做数据收集和数据预处理，这些前期准备的工作非常耗费人力和时间。AI开发涉及的因素众多，作为AI算法人员，为了将项目落地需要则需要做非常多的工程化工作，以云平台为依托进行AI开发，则可以大幅提升开发效率。
“对于开发者来说，好的AI开发平台能够很好的承载完整的AI开发过程，如具备数据采集、数据预处理、算法开发、模型训练、模型打包和部署等功能，帮助开发者把所有苦活累活都干完，让开发者聚焦在最核心的问题建模。” 白小龙谈到。
为此，华为云推出了AI开发生产线ModelArts。自2018年ModelArts发布以来，从1.0版本迭代到5.0版本，一直围绕着开发者的需求与痛点，在AI全生命周期各环节不断丰富产品功能，打造 AI开发运维的DevOps全流程。作为国内率先支持MLOps的AI开发平台，ModelArts在数据处理、算法开发、训练、推理和全流程MLOps上不断创新，在AI开发方面提供平台能力、开发流程、开发工具等，帮助开发者提升AI生产效率。
华为云AI开发生产线ModelArts流程示意图
数据处理作为AI开发的第一步，通常需要大量人力对各种原始数据进行标注，业内甚至有说法是“有多少人工，就有多少智能”。为了缓解这种情况，ModelArts采用基于主动学习的智能标注技术，让人工标注数据量降到最小。ModelArts的智能标注功能，可节省70%以上的标注时间。
- “基于‘AI for AI’的思想，ModelArts把很多AI算法应用于人工智能平台中。”白小龙进一步解释道，机器学习算法是有很多的冗余性，这些更多的是来自于数据的冗余，冗余的数据又进一步导致了数据准备时间的增加。为此，ModelArts提供一些数据处理的内置算法，能够自动的去获取到数据里边的冗余，从而把它提取出来，让数据的准备过程变得更加高效。
- 在算法层面，ModelArts已经在图像分类、目标检测、视觉分类、姿态预估等多个领域提供预置算法。目前已提供了60+官方算法，比如说ResNet50、YOLOV5等等。基于预置算法降低AI开发难度，ModelArts可以很好的帮助初级开发者快速地找到合适且具备实际应用的算法，从而低门槛完成多种场景的AI算法开发与应用。以“ResNet50”算法、花卉识别数据集为例，开发者只需下载数据集和订阅算法（免费），然后使用算法创建训练模型，将所得的模型部署为在线服务即可完成。
- 在开发环境和工具方面，ModelArts针对数据分析提供了云原生Notebook，可支持交互式编程和可视化体验以及分享、重现。同时，ModelArts还提供VSCode等IDE插件，支持用户远程开发调试，针对已经运行中的作业，也可以通过webshell方式进入容器内部做调试。
在此基础上，华为云将传统软件工程的CI/CD技术引入到AI开发过程中，将ModelArts的一些能力串联在一起，以开发流水线的方式进行AI开发。“升级之后的ModelArts可从从跨项目和跨时间两个维度来提升开发效率。” 白小龙讲到。
Workflow流程示意图
白小龙进一步解释到，对于相似的项目需求而言，可以仅做简单的数据准备，就可以复用已有的WorkFlow。从华为内部做项目的经验来看，复用模型和开发过程能将整个项目的效率提升一倍以上。此外，在时间维度方面，一个已经上线的AI模型在推理服务期间会不断地接受新的推理数据，基于这些新数据可以触发WorkFlow的持续迭代，加速模型更新的效率。
面向多样化的云边端场景，行业开发者平均需要花费1~2个月来完成AI应用对多种运行设备和系统的开发适配，耗时耗力。为此，ModelArts升级服务，推出了可用于端边云场景的AI应用开发框架ModelBox。通过屏蔽掉AI开发过程中常遇到的底层软硬件的差异难题，实现AI应用一次开发、全场景部署，将跨平台开发适配周期缩短80%，将推理性能提升2~10倍。白小龙表示，目前ModelBox希望能适配市面上的更多类型的硬件设施，华为为此将其开源，希望吸纳更多开发者和企业的力量，让AI开发更加的简单便捷。
ModelArts“AI工程化”能力，打通AI落地千行百业最后一公里
当下，AI技术应用的增长速度非常快，非常多的细分行业已经开始应用AI技术。企业在不同的场景，都存在AI应用的需求。从技术上看，AI开发正呈现工程化趋势加速AI应用落地。
一站式高效AI开发生产线ModelArts
AI工程化意味着AI技术的成熟和良好的使用体验，对希望借助人工智能实现智能化的企业而言，能显著降低技术投入和快捷组建开发团队。华为云将AI工程化能力深入到企业业务中，用AI释放生产力。ModelArts通过端到端的链接，把核心算法包装成流水线，用户在遇到类似场景可以直接复用，通过预置算法、预训练模型、Workflow，打通AI落地最后一公里。“基于已经完成的某个业务场景的经验，使用WorkFlow SDK或者图形化界面将数据处理、模型训练、模型部署等能力编排起来，然后把流水线发布给业务应用人员。对于应用者来说不一定需要了解整个开发实现细节，他们只需要了解流水线的机制，以及需要存在变化的内容即可。”白小龙进一步解释到。
- 在加速AI的行业落地方面，AI Gallery沉淀了9大行业场景Usecase供开发者调用。包括出行调度、销量预测、生产排程、货架识别、工业质检等，覆盖生产、销售、服务、运营等企业运作全场景。开发者和伙伴，可以在AI Gallery上学习AI、开发AI、分享AI资产，基于AI Usecase进行商业实践。
例如零售领域，华为云联合伙伴打造货架识别Usecase，发挥AI智能巡店的价值。这套行业Usecase可以实现巡店翻拍检测、查重识别、竞品识别、货架占比等。在实际应用中，客户货架管理效率综合提升30%以上，预计每年可减少巡店成本超过100万。
ModelArts打造9大行业场景Usecase
- 在AI资产重用方面，AI开发助手ModelArts Pilot可以实现AI行业应用零代码开发。随着AI资产库越来越丰富，甚至面向整个业务问题的解决方案都可以通过AI资产库获得。基于此背景，一种基于AI资产重用的AI开发新范式：ModelArts AI开发助手ModelArts Pilot发布了。
ModelArts Pilot通过引导客户直接输入需求，通过语义理解将行业或业务问题转换为AI问题，并基于已有模型库进行查搜、推荐和调优，实现AI应用自动生成和解决方案的迁移复用。ModelArts Pilot具备“零代码开发”“丰富的模型资源”“自动化”和“持续进化”四项优势。
AI开发助手ModelArts Pilot
华为云AI全链路赋能开发者和伙伴，实现生态共发展
不得不说，当同时集齐便捷的开发平台、大模型架构，以及开发框架，华为云为用户构建出了一个较为完整的软硬件生态系统，能够为开发和企业带来开发效率和开发体验的多维度提升。
在企业服务方面，为了深度打通企业AI开发需求，实现定制化AI能力的准确对接，华为云发布了D-PLAN生态伙伴计划。D-PlAN AI 生态伙伴计划是围绕华为云一站式AI开发平台ModelArts推出的一项合作伙伴计划，旨在与合作伙伴一起构建合作共赢的AI生态体系，加速AI应用落地，华为云向伙伴提供培训、技术、营销和销售的全面支持。白小龙表示，这一计划通过与合作伙伴共建AI生态体系的方式，全方位打通AI开发中的堵点、难点，以并肩协作的方式加速AI应用落地。面向企业AI开发体量大、需求复杂，定制化程度高的客观情况，华为云D-PLAN以更合理、直接的方式进行赋能。帮助企业快速从AI能力中获取价值回报。
为了更好的帮助到AI开发爱好者，华为云还推出了“知识”+“实训”的AI开发社区——AI Gallery，这里有：算法、模型、数据、Notebook案例、课程、论文、实践等10余种、50000余个AI资产。AI Gallery通过联接AI市场的供、需、学三方，既能解决开发者需求，同时也满足AI生态中各角色的共享、交易需求，加速AI资产的开发与落地，保障AI开发生态链上各参与方高效地实现各自的商业价值。
白小龙讲到，除了外部提供的支持和帮助，开发者自身也需要从行业应用出发，能够做好将行业问题到AI技术问题的转换，增强自己的在AI工程化方面的能力，结合工程化能力的优势，将其与行业结合，这样能为行业带来非常大的价值。
从这一刻，写下AI未来
人工智能正在从高深莫测的黑科技，变身为辅助工作、生活不可或缺的重要组成部分，持续提供创造力和生产力。
随着AI由技术落地应用阶段向效率化生产阶段转变，AI的后半场以场景驱动，AI工程化能力突显价值。将AI开发趋向于生产线模式的ModelArts，会继续在MLOps方面深耕。
ModelArts接下来会有一些更好的新特性上线，如灵活的资源管理和资源调度能力，更易用的调试环境，让企业和开发者能够用到更便捷、更顺畅的AI开发平台。这也是白小龙眼中ModelArts未来的样子：“让AI开发变得更简单，更顺畅！”
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