導(dǎo)語：華為全聯(lián)接 2020期間，華為云AI首席科學(xué)家田奇介紹了華為云長期扎根AI基礎(chǔ)技術(shù)的研究成果，發(fā)布一站式AI開發(fā)平臺ModelArts3.0，助力行業(yè)AI落地。
在多項(xiàng)業(yè)界公開競賽和測評中，華為云EI的持續(xù)創(chuàng)新研究均取得了不錯(cuò)的成果，這離不開華為云EI在人工智能領(lǐng)域的長期投入。
華為云長期扎根AI的基礎(chǔ)研究，覆蓋計(jì)算機(jī)視覺、語音語義和決策優(yōu)化三大領(lǐng)域，聚焦于模型高效、數(shù)據(jù)高效、算力高效及知識高效四大方向，華為提出了六大基礎(chǔ)研究計(jì)劃：面向大模型的模型摸高計(jì)劃、面向小模型的模型瘦身計(jì)劃、面向多模態(tài)學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)魔方計(jì)劃、面向小樣本學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)冰山計(jì)劃、面向通用知識抽取的萬物預(yù)視計(jì)劃及面向新學(xué)習(xí)范式的虛實(shí)合一計(jì)劃。
同時(shí)，華為云的諸多研究成果，包括自動機(jī)器學(xué)習(xí)、小樣本學(xué)習(xí)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、預(yù)訓(xùn)練模型等，能夠即插即用地部署于ModelArts使能平臺，助力AI賦能千行百業(yè)。
聚焦AI三大基礎(chǔ)研究領(lǐng)域
感知方面，華為云在ImageNet大規(guī)模圖像分類、WebVision大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)圖像分類、MS-COCO二維物體檢測、nuScenes三維物體檢測、視覺預(yù)訓(xùn)練模型的下游分類/檢測/分割等驗(yàn)證中，均保持業(yè)界領(lǐng)先。目前，由ModelArts驅(qū)動的感知模型已經(jīng)在醫(yī)療影像分析、油氣勘探及工業(yè)故障檢測等領(lǐng)域獲得了廣泛應(yīng)用。
認(rèn)知方面，依托語音語義和知識圖譜方向的積累，華為云整合行業(yè)數(shù)據(jù)，通過對多樣、復(fù)雜、孤島化的數(shù)據(jù)進(jìn)行治理，實(shí)現(xiàn)了感知智能到認(rèn)知智能的飛躍。目前，由ModelArts驅(qū)動的認(rèn)知模型已在藥物靶點(diǎn)預(yù)測、金融詐騙分析、智能售后客服等多項(xiàng)任務(wù)中得到應(yīng)用。
決策方面，依托運(yùn)籌優(yōu)化、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、智能控制等算法，華為已經(jīng)構(gòu)建起完整的決策底座，使得AI能夠真正實(shí)現(xiàn)感知-認(rèn)知-決策的智能閉環(huán)。目前，由ModelArts驅(qū)動的決策引擎已經(jīng)應(yīng)用于機(jī)位分配、工業(yè)制造、智能交通、游戲娛樂等多個(gè)領(lǐng)域。
華為云發(fā)布的ModelArts3.0，是面向AI行業(yè)落地提供的一站式AI開發(fā)平臺。華為云一直在探索，如何通過AI技術(shù)高效地解決行業(yè)的挑戰(zhàn)，比如，如何用極少數(shù)據(jù)訓(xùn)練出高精度模型？如何降低企業(yè)應(yīng)用AI的門檻？如何解決企業(yè)對數(shù)據(jù)安全使用的顧慮等？最終，華為云將骨干模型、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、智能診斷評估優(yōu)化和高效算力，很好地融入了ModelArts3.0。
ModelArts3.0四大新特性
華為云骨干工具鏈EI-Backbone，集模型高效、數(shù)據(jù)高效、算力高效及知識高效為一體，可全面提升行業(yè)AI的落地能力。EI-Backbone的能力，已經(jīng)在10余個(gè)行業(yè)獲得成功驗(yàn)證，斬獲10余個(gè)業(yè)界挑戰(zhàn)賽冠軍，發(fā)表相關(guān)頂級論文100余篇。
EI-Backbone提供了AI開發(fā)的新范式，以肺部醫(yī)療影像分割為例：
過去需要成百上千例標(biāo)注數(shù)據(jù)才能進(jìn)行的訓(xùn)練，如果采用EI-Backbone，只需幾十例甚至十幾例標(biāo)注數(shù)據(jù)即可完成，節(jié)省標(biāo)注成本90%以上；
過去需要大量專家經(jīng)驗(yàn)和試錯(cuò)成本的模型選擇和超參調(diào)節(jié)，通過EI-Backbone提供的全空間網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索和自動超參優(yōu)化技術(shù)，可在無需人工干預(yù)的情況下快速完成，且精度大幅提升；
過去需要幾周甚至更長時(shí)間從頭開始的模型訓(xùn)練、測試、驗(yàn)收和部署流程，在加載EI-Backbone集成的預(yù)訓(xùn)練模型后，可以縮短到幾小時(shí)甚至幾分鐘內(nèi)完成，訓(xùn)練成本降低90%以上。
ModelArts 3.0下一個(gè)特性——聯(lián)邦學(xué)習(xí)
眾所周知，數(shù)據(jù)是AI應(yīng)用的基礎(chǔ)，只有基于多樣化的數(shù)據(jù)，才能實(shí)現(xiàn)AI智能感知。然而，當(dāng)AI在行業(yè)實(shí)際落地時(shí)，由于數(shù)據(jù)分散在不同的數(shù)據(jù)控制者之間，導(dǎo)致的行業(yè)應(yīng)用數(shù)據(jù)孤島問題，使得AI算法的訓(xùn)練效果受到限制。
針對這個(gè)問題，華為云Modelarts提供了聯(lián)邦學(xué)習(xí)特性，可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)不出戶的聯(lián)合建模。即用戶各自利用本地?cái)?shù)據(jù)訓(xùn)練，不交換數(shù)據(jù)本身，只用加密方式交換更新的模型參數(shù)，就可實(shí)現(xiàn)協(xié)同訓(xùn)練。
華為云EI在與中國科學(xué)院上海藥物所蔣華良院士的合作過程中，將華為自研的FedAMP算法及AutoGenome算法應(yīng)用到藥物研發(fā)的AI任務(wù)中，精準(zhǔn)預(yù)測了藥物水溶解性、心臟毒性和激酶活性，其準(zhǔn)確度遠(yuǎn)超傳統(tǒng)的聯(lián)邦學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法。
此外，華為云提供的云邊協(xié)同服務(wù)，可支持不同地點(diǎn)、不同客戶的數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)邦訓(xùn)練，通過加密方式上傳服務(wù)端，對全局模型進(jìn)行更新，再將其下發(fā)至邊緣設(shè)備，就可便捷支持同業(yè)態(tài)的橫向聯(lián)邦及跨業(yè)態(tài)的縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)。
聯(lián)邦訓(xùn)練參與者可以通過云端，也可以通過華為云邊緣設(shè)備（如智能小站）的計(jì)算能力參與聯(lián)邦訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)行業(yè)內(nèi)的聯(lián)合建模。
模型在部署上線前，需要進(jìn)行充分評估，結(jié)果優(yōu)秀的模型直接投入生產(chǎn)環(huán)境，差強(qiáng)人意的則需要進(jìn)一步優(yōu)化迭代。ModelArts提供了全面的可視化評估、智能化診斷功能，使得開發(fā)者可以直觀地了解模型的各方面性能，進(jìn)而針對性地進(jìn)行調(diào)優(yōu)或部署生產(chǎn)。
以上皮病變細(xì)胞分類模型的評估為例：
在精度方面，華為云ModelArts不僅提供了包含準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1值、混淆矩陣、ROC曲線等常規(guī)指標(biāo)，還提供了數(shù)據(jù)敏感度分析模塊，以評估模型在不同數(shù)據(jù)特征子區(qū)間上的表現(xiàn)；
在性能方面，ModelArts提供了算子級別的時(shí)間、空間消耗統(tǒng)計(jì)分析及多種整體的性能指標(biāo)，并且可針對模型的表現(xiàn)給出相應(yīng)建議，如模型量化、蒸餾等；
在可解釋性方面，ModelArts提供了熱力圖，用以展示模型做出推理判斷所依據(jù)的區(qū)域；
在可信方面，ModelArts內(nèi)置了多種模型可信相關(guān)評測方法，提供了多角度模型安全能力評估指標(biāo)，并能依據(jù)當(dāng)前模型表現(xiàn)給出相應(yīng)的防御建議。
隨著深度學(xué)習(xí)分布式訓(xùn)練的不斷發(fā)展,各類模型的訓(xùn)練對于計(jì)算設(shè)備的需求越來越大。但由于各種原因,訓(xùn)練作業(yè)的資源還沒有被充分利用。造成資源浪費(fèi)的因素主要包括以下幾點(diǎn):
訓(xùn)練算法的代碼本身質(zhì)量不高，資源利用率低；
模型大小及超參數(shù)的設(shè)置也會顯著地改變計(jì)算資源的利用率；
資源池整體利用率存在波動峰谷。類似于“峰谷電”,訓(xùn)練作業(yè)的提交也有高峰期和低谷期，造成很大的資源浪費(fèi)。
彈性訓(xùn)練是ModelArts的核心能力之一，其可以根據(jù)模型訓(xùn)練速度的需求自適應(yīng)，以實(shí)現(xiàn)資源的最佳分配。
ModelArts提供兩種模式，一是Turbo模式，可以充分利用空閑資源加速已有訓(xùn)練作業(yè)，訓(xùn)練速度可提升10倍以上，并且不影響模型的收斂精度；二是經(jīng)濟(jì)模式，可以通過最大化資源利用率給開發(fā)者提供極致的性價(jià)比，在大多數(shù)典型場景下可以提升性價(jià)比30%以上。
為了更好地支持超大算力需求的AI研發(fā)，華為ModelArts平臺對集群規(guī)模、任務(wù)數(shù)量以及分布式訓(xùn)練都進(jìn)行了針對性的優(yōu)化。
目前，ModelArts研發(fā)平臺能夠管理上萬節(jié)點(diǎn)，可更好地支持大型訓(xùn)練任務(wù)的需求。通過優(yōu)化服務(wù)框架，ModelArts平臺在支持10萬級別作業(yè)的同時(shí)，還可運(yùn)行大規(guī)模分布式任務(wù)。
優(yōu)秀的分布式加速比是大規(guī)模集群分布式訓(xùn)練的關(guān)鍵能力，也是促使用戶選擇使用大規(guī)模集群來加速AI業(yè)務(wù)的關(guān)鍵因素。
華為云ModelArts具有領(lǐng)先的分布式加速比能力，在骨干模型、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、模型診斷優(yōu)化、高效算力的加持下，華為云ModelArts將加速AI在行業(yè)落地。
未來，華為云將持續(xù)聚焦于模型高效、數(shù)據(jù)高效、算力高效和知識高效4個(gè)重點(diǎn)方向，扎根于AI基礎(chǔ)研究。在計(jì)算機(jī)視覺、語音語義、決策優(yōu)化3大AI領(lǐng)域進(jìn)行基礎(chǔ)研究計(jì)劃投入，華為云將持續(xù)努力，提供強(qiáng)大的AI技術(shù)，以支持每一位開發(fā)者發(fā)揮所長、創(chuàng)造獨(dú)特價(jià)值，持續(xù)踐行普惠AI，與全球開發(fā)者共成長的理念！
