华为云ModelArts 3.0助力行业AI高效落地

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关注AI开发的朋友们一定还记得，今年在HUAWEI CONNECT 2020上华为云业务总裁郑叶来揭秘ModelArts 3.0一站式AI开发平台发布。华为云的表现也没有让人失望，经过2年时间的打磨，历经3次迭代，ModelArts 3.0带来了一些实用性很强的新功能和新特性，其中最受开发者关注的莫过于四大“黑科技”。

ModelArts 3.0的四大“黑科技”，分别指EI骨干模型、联邦学习、模型智能评估与诊断，以及高性能AI计算，可以让开发者可以更简单、便捷地在各行业中部署AI。它们究竟神奇在什么地方？通过这篇文章，我们来深度了解一下ModelArts 3.0的新特性将会为大家带来的怎样的改变。

解读四大“黑科技”

作为HUAWEI CONNECT 2020的重头戏，华为云人工智能领域首席科学家、IEEE Fellow田奇将ModelArts 3.0描述为华为云针对“如何用极少数据训练出高精度模型”、“如何降低企业应用AI门槛”、“如何解决企业对数据安全使用顾虑等问题的回答，是面向AI行业落地的AI开发平台。

EI骨干模型——小样本数据训练高精度模型，提供AI开发的新范式

华为云骨干模型EI-Backbone是华为云EI开发的通用预训练模型架构，目的是打造通用的预训练模型，通过整合模型、数据、算力和知识，可以进行模型选择自动设计，参数配置自动调优，在分钟级内完成模型训练，显著降低AI使用门槛，缩短开发流程，提升开发性能。

以医疗影像分割为例，以往的医疗影像标注需要大量数据样本，“喂饱”训练数据，AI训练才能得到较高精度的结果。而现在，依靠EI-Backbone，只需要几十例甚至十几例标注数据即可完成医疗影像标注，节省标注成本90%以上。

联邦学习——打破数据孤岛，实现数据不出户的行业自由联合建模

一直以来，数据隐私都是AI行业应用落地的难题和瓶颈，受限于隐私、安全等问题，各个企业自身的数据之间往往无法打通，形成一个个“数据孤岛”，无法发挥数据的最大潜能。解决数据隐私安全问题，是打破“数据孤岛”困境最有效的途径。

为解决“数据孤岛”问题，在ModelArts 3.0下，用户可以各自利用本地数据训练，不交换数据本身，只用加密方式交换更新的模型参数，实现云边协同训练，保护用户数据隐私安全。此外，ModelArts 3.0不仅支持横向联邦学习，处理对齐的数据，还支持纵向联邦学习，对于训练样本ID重叠多的数据，也可以轻松处理。

模型智能评估诊断——直观了解模型各方面性能，针对性调优或部署

ModelArts 3.0提供全面的可视化评估以及智能诊断功能，使得开发者可以从精度、性能、对抗性和可解释性方面对模型的综合能力进行智能评估与诊断，增强模型的可信度，并针对可能存在的问题给出改进模型能力的建议，进而辅助开发者进行针对性的调优，让模型更易达标。

高性能AI计算——超大算力AI平台底座，资源调度灵活

ModelArts 3.0在集群规模、任务数量，以及分布式训练各个环节做了针对性优化，并支持弹性训练，可以根据模型训练速度的需求自适应实现资源的最佳分配。

在ModelArts 3.0的加持下，训练的速度提升10倍，性价比提升30%。通过优化服务框架，ModelArts 3.0还能支持10万级别的作业同时进行，以及万级芯片大规模分布式任务。

效果如何，数据说话！

可以看到，ModelArts 3.0无论从模型计算、超参调优，到底层训练框架上都有了一些列的优化。但实际效果如何，还需要用数据和落地实践说话。

此外，在图像分类技术上，ModelArts 3.0在ImageNet上的分类准确率达到了85.8%，刷新了谷歌此前精度85.5%的纪录，2020年3月以来在这方面也一直保持领先水平。

在图像检测、分割技术方面，ModelArts 3.0在业界权威的目标检测数据集MS-COCO数据集测试中，单模型和多模型均排名第一。

除了专业测试，ModelArts 3.0在众多行业中的落地实践，也可以验证ModelArts在开发者中的接受度。

• 金融领域

金融领域是AI落地最早的行业之一，复杂的场景对AI平台的处理能力提出了高要求。比如在金融票据OCR识别上，由于金融票据格式多样，差别细微，需要AI专家进行长时间的票据AI训练，因此业界识别准确率普遍不够精准。针对票据模型开发训练数据标注、模型训练、调优和部署上的诸多难点，ModelArts通过数据集分类、自动学习、迁移学习等方法，让初级AI开发者无需调参等操作，轻松操作数据标注工具，完成部署。

• 医疗领域

针对新冠肺炎疫情，华为云推出AI+CT医学影像分析服务，在AI-CT辅助筛查中实现了自动智能检测，而且已经在各大医院成功部署。华为云运用计算机视觉与医学影像分析技术，对患者肺部CT多发磨玻璃密度影（GGO）以及肺实变进行分割以及量化评价，并结合临床信息和实验室结果，辅助医生更高效、精准地区分早期、进展期与重症期，有利于新冠肺炎的早期筛查和早期防控。

这项服务依托于华为云EI医疗智能体——医学影像分析平台开发构建，而这个平台，就是基于华为云AI昇腾集群服务和ModelArts一站式AI开发与管理平台，可以提供一站式医学影像数据治理、数据标注、模型训练、模型评估、可视化渲染等能力，为高校、医院等提供海量AI算力、平台以及算法的强有力支持。

• 智能交通领域

无人驾驶也是AI落地的热门领域，ModelArts为开发者提供全流程的AI开发服务，包括数据准备、算法开发、模型训练、调参优化、模型部署以及AI开发全流程管理。在自动驾驶开发过程中，ModelArts支持计算机视觉、自然语言处理、音视频等多种AI场景的数据标注，并通过预置算法和用户自定义算法可实现数据自动标注，仅需人工进行少量的手工修正，开发者就可以借助ModelArts AI可视化全流程管理工具，完成检测算法开发并部署至无人车。

当然，除了以上领域，ModelArts在零售、IoT、物流等行业中进行AI落地均有成功案例，并不断开拓新的应用场景。随着5G时代的到来，可以预见AI将在越来越广泛的场景中有用武之地，而作为简单易用AI开发套件的典型代表，ModelArts将会是更多开发者的不二选择。

2018年，ModelArts推出1.0版本，为开发者带来了一个好用的一站式AI开发平台。至今，ModelArts经过两个大的版本变动，但致力于打造普惠AI的宗旨没有改变，只是随着5G和云时代的变化，不断增加新能力，以适应不断改变的AI业务落地需求，比如自动学习的能力、端边云协同的能力、端到端生产的的能力。

用更少的操作，完成更复杂的AI任务，ModelArts还在不断探索。来年在华为一年一度最大的开发者盛会上，ModelArts还会带来怎样的惊喜？开发者不妨提前期待一下。

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