ai最新实战教程（AI全流程开发难题破解之钥）

近日，华为云对AI开发生产线进行服务升级，帮助各行各业的软件开发更简单快速地完成SaaS化，在云上创造更大价值。

AI开发生产线，通过ModelArts和AI Gallery, 支持AI开发运维的DevOps全流程。通过预集成盘古大模型和丰富的AI资产，让开发者实现从数据标注、数据处理、模型训练、到部署上线、模型调优等环节全流水线自动衔接，大幅提升效率。

1.基于行业算法套件的ModelArts云原生AI开发最佳实践

在AI开发的探索阶段，选择合适的环境、便利的工具、按需的算力、一键可运行的算法资源是我们最重要的因素。

• 在环境和算力方面，使用ModelArts提供云化Notebook，配合弹性按需算力资源能力，可以快速地让我们拿到一个带AI计算资源的环境。
• 在算法方面，面向特定领域问题的算法解法集合、AI算法套件，可以让我们快速的在算法间切换，找到合适的并且具备实际应用的自研及开源算法，通过订阅和选择的方式，可以在ModelArts上一键式的运行。
• 在工具方面，我们基于云化的Notebook提供了参数化的开发模式，让你的探索变得更便捷高效。

1.1选择合适的AI开发套件，让你的开发事半功倍1.1.1云原生Notebook

华为云会选择Notebook作为线上AI开发与探索的首选工具，其优势在于可贯穿整个AI开发探索生命周期，从数据的处理到模型的开发以及验证和调测，都是能够全部覆盖的。

Notebook可提供交互式的编程体验，探索过程中的可视化要求，可以快速地进行结果的分享与重现。如上图“Kaggle在2021年机器学习开发者调研数据”所示，可以看到在IDE的流行度里面，Notebook占据很重要的位置。

纵观整体业界趋势，各个云化AI开发厂商还是以JupyterLab底座 插件的方式演进，主打资源免费、协作、社交化。ModelArts云化Notebook也是基于此趋势进行演进，并且提供丰富的差异化场景能力。资源切换、CodeLab、云上云下插件等，贴近用户使用习惯，提升AI开发效率。

1.1.2算法开发套件

我们知道，在AI的算法方面，需要去寻找匹配我们业务场景的合适算法，并且需要进行环境和算法之间的适配开发，以及算法相关参数的调优。

ModelArts提供的算法套件是面向一类算法问题解的集合，是针对特定的行业、领域预训练模型、算法实现及数据集。以简单易用为基础正对云边端场景的不同需求，提供相应的内容支持。

目前，华为云AI算法套件是通过自研 社区两个方面，确保算法的丰富度。

• 自研方面，结合丰富的真实AI开发经验，提供领域预训练模型、算法实现及数据集。目前已经在图像分类、目标检测、视觉分类、姿态预估等多个领域提供相关的内容，并且后续会持续丰富。用户可以在AI Gallery上一键订阅，在ModelArts上一键运行，提升用户的AI开发和探索效率。
• 社区方面，对于社区的主流算法套件完成了非侵入式的适配，例如MMDetection、MMOCR、MMSegmentation等算法套件，可以像加载自研算法套件一样，在ModelArts中快速加载一键运行。

1.1.3算法调优

有了工具和算法，接下来就是算法开发的探索和调优。华为云基于ModelArts提供的基于Notebook的参数化、图形化、交互式的能力加速开发过程，帮助开发者在数据处理、模型调优以及模型预测方面进行可视化的操作，低门槛完成多种场景的AI算法开发与应用，配套提供的算法套件可以更加高效进行AI开发。

上图是Notebook的Excel，用户可以进行参数化的定义数据处理过程和训练过程，可以图形化查看训练结果，有表格，而不是之前的大篇幅的日志，还可以进行交互式的进行结果调测。不仅如此，Notebook还提供了丰富的基础组件和组件定义能力，用户可以根据自己的使用需求和习惯定义个性化的插件。

在开发的资源和算力方面，ModelArts云原生AI开发资源与算力构建在开放的华为云云原生平台之上，基于底层应用、开放自主的相关基础云原生能力，方便开发者按需，低成本，灵活获取到可用的资源和算力。

1.2标准化的开发工具，云上云下协同

从前面的介绍大家可以了解到，对于华为云AI开发工程师，在AI开发的实验原型和探索阶段是基于ModelArts提供的serverless化的Notebook的交互式参数化能力，配合弹性按需算力、资源和环境，以及丰富的算法套件，帮助我们加速实验原型的探索及开发。

面对具体AI团队开发及应用落地时，需要涉及多人和多阶段配合完成从数据处理、算法开发和调优，到模型训练、推理开发及测试，并且在后续运行中涉及反复的迭代，怎么样可以高效地完成这项工作。

借鉴传统软件开发经验和实践，华为云通过工程化的AI开发模式，从工具到开发标准，再到代码化工程管理能力，助力开发团队协同完成AI开发及应用落地。

在工具方面，为了更加匹配通用的IDE工具使用习惯，使用ModelArts提供VSCode\PyCharm插件，就可以在自己的本地VSCode\PyCharm上进行代码开发，使用插件远程连接云上资源进行远程开发调测，并且可以调用模型训练、模型部署等能力。

通过定义AI工程框架，来让AI开发标准化，这个标准化的工程框架是实践的总结和积累。使用ModelArts提供的标准化AI开发工程模板在模板中对于数据、算法、推理等各个环节的结构进行定义，并且还提供了CLI工程脚手架，通过代码与命令的方式与平台功能相结合，全流程完成工程化的AI开发。用户可以基于我们提供的工程结构定义，分工协同，完成不同内容的开发。

上图为ModelArts提供的标准化工程结构，可以通过代码化方式完成AI过程、步骤、行为、资源等定义，并且通过代码仓统一管理。例如：用户可以定义workflow、镜像、训练、作业、应用部署等，并且配合统一的资产管理进行工程化的AI开发。

前面介绍了云上开发工具的能力，云上的IDE与传统的IDE在能力上还是存在差距的，所以为了更加匹配开发者通用IDE工具的使用习惯，ModelArts使用了基于VSCode\PyCharm ModelArts插件，满足本地化开发及调测诉求。面对稀缺的GPU资源的诉求，通过远程连接云上资源的能力，打造本地开发远程资源按需使用的能力，插件提供一键式的安装配置等能力，方便我们开发者的使用。

后续ModelArts也会提供更加沉浸式的AI开发能力，包含AI计算资源、云上存储预置AI镜像，让用户体验到云上资源便利的同时，也带来本地开发的顺畅感。在远程插件上，可以调用云上的开发、数据、训练、推理等能力，以及提供的工程相关的所有AI开发能力，真正满足一个团队不同用户的诉求。

1.3AI Gallery构建丰富活跃的AI生态

在正式的AI开发项目中，我们会面临更多的困难和问题。AI Gallery是在ModelArts的基础上构建了开发者生态社区，丰富及活跃的生态是AI开发的基础和推动力。

在AI Gallery中，不仅提供了Notebook代码样例、数据集、算法套件、模型等AI数字资产；而且还有学习、实践、交流等板块，方便不同诉求的用户交流。并且在资产方面提供分享和订阅能力，方便AI资产持续更新和迭代。我们希望开发者沉淀更多的资产，帮助更多的AI开发者，提升大家的开发效率，加速AI产业的发展。

传统软件开发完成后就是交付运维，AI的软件开发交付后不仅仅是交付运维，还有面临持续的数据更新、模型迭代、难例挖掘，这些流程应该是标准化可信的，并且与开发流程解偶，所以ModelArts提供了工作流的能力。

工作流是基于实际业务场景开发的，用于部署AI应用流水线工具，把已经完成好的AI开发业务场景，通过ModelArts Python SDK进行编排和开发，将数据处理、模型训练、模型部署等能力进行编码，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。例如：数据的增强、更新或者模型的参数变化，就可以方便地进行模型迭代、上线，这样让开发和运行分离，提高后续业务迭代的效率。

综上我们可以看出，ModelArts 致力打造一站式的AI开发平台，让AI开发变得简单、高效。华为云从AI开发全流程出发，在分析设计算法模型探索和实验模型集成与开发以及AI应用运维上提供高效、便捷的能力，并且结合华为云丰富的实践经验，沉淀更多的标准化AI开发流水线，为AI开发者提供更多更好的服务。

2.华为云盘古大模型，开启AI工业化开发

2025年，企业对AI的采用率将达到86%。所以，AI走进企业的生产核心系统创造更大价值是大势所趋。但与之相对的是，封闭的作坊式AI开发已经无法满足行业高效、高质量的数字化转型需求。

因为当企业有了AI需求以后，就需要独立的创建一个场景。在这个场景中，企业要投入专家和开发人员，来针对这个场景去进行专门的研发。这会导致AI应用的开发效率低下，并且它的开发经验，包括产生的一些资产也是无法得到有效积累。针对这样的情况，华为提出了盘古大模型。

2.1什么是华为盘古大模型

华为云盘古大模型，是把海量的数据知识存储在超大型的神经网络中，针对定制化的需求，只需要将这些需求固化成一些流水线。在这个过程中，由于不同的流水线之间大部分的流程都是一样的，仅仅只有小部分的操作或者场景专有的知识是有所不同的，所以就可以把这些知识或者操作像搭积木一样，放在在这个流水线上面进行开发。这样的开发模式比起作坊式的开发模式，就会更加的节省时间和人力。

在实际测试当中，盘古大模型进入企业生产系统以后，效率提升是非常明显的。原来需要十个人所做的事情，现在只要一个人就可以把它做完，效率的提升达到十倍以上。

2.2五大盘古大模型应用在千行百业

为了更好地针对不同领域方面，在盘古大模型中，有视觉、NLP(自然语言处理)、多模态、Graph和科学计算等五个领域的大模型。在不同的行业。场景下，如金融风控、工业质检、时尚设计、案件审核和智慧育种等场景下，设置场景化模型。这些场景化模型都可以适配盘古大模型，最后应用在不同的行业案例中，如违规风险识别、布料质检、流行元素标注等等应用。

盘古大模型是通过把算力、研发成本前置到华为云侧，如华为云每年会消耗英伟达V100GPU超过4000张、使用相当于4TB清洗后纯文本数据和10亿张图片去进行训练，配备大量的工程师，经过多年的积累研发了大模型系统，这个大模型系统及可以帮助业界把成本大大减少和降低，不用在耗时耗力重复性的开发算法及模型，应用大模型从而快速的进行AI开发为了让大家更好的认识和熟悉大模型，接下来将为大家展示大模型在不同行业中的应用。

2.2.1CV大模型

在铁路TFDS进行未知的故障预测的场景中：一辆列车行驶路途中，有个摄像头架设在一个固定地点，通过拍摄列车上各种不同视角不同位置的图像后，快速的去判断列车是否有故障。

由于这些故障出现次数较少，故障类型多、拍摄图片质量差等原因，因此很多情况下小模型无法取得很好的应用。很多情况下，工程师要针对每个故障去适配一个小模型，成本就非常高，更不要说未知故障的预测了。

通过盘古大模型，可以用一个或者少数几个大模型去适配铁路TFDS中的100多种不同的故障场景。最终保证故障的召回率达到90%，未知故障预测发现率提升1倍以上，同时还能保证单张图片的识别时间小于4ms。

2.2.2NLP大模型

关于NLP大模型，为大家介绍的是最高检应用项目。在这个项目当中，从最高检获取文本，对法律文书文本进行分析，去理解其中所代表的内容。比如，某一项法律为什么应用在这个判决的这个地方，这中间包含了哪些原因等等。

如果是传统小模型，需要适配数据再去适配不同的案例，这就导致时间较长。盘古大模型已经在预训练过程中积累了大量NLP方面的知识，所以基于盘古大模型就可以在很短的时间内，把测试结果不断地从开始的73%提升到最后的测试结果92%，也是高效地完成了项目。

除了在最高检的项目应用以外，盘古NLP大模型还在反电炸等场景上得到应用。NLP大模型的迁移性强，对人工的依赖程度小，少量样本、简单调参即可。

2.2.3科学计算大模型

所谓科学计算就是把AI的能力辐射到其他领域。在科学计算领域，比如气象、医药、航天航空、海洋、工业、地质等不同场景，在这些场景当中所面临的共同问题就是解偏微分方程。在偏微分方程解的过程当中，盘古大模型可以发挥出它自己得天独厚的优势。比如说神经网络体量很大，所以在解方程的时候，科学计算大模型可以捕捉到小模型无法捕捉到的特征，从而得到更精确的解答。

相比于传统方法，用数值模拟的方法求解偏微分方程，求解效率会比较高。在一些极端的场景下，求解效率能够从2天缩短到0.1秒，提升4~5个数量级的程度。在这种情况下，就可以用实时预测能力为科学计算应用提供实时预警，比如在海量预测问题上，可使用实时预警能力提供实时预警，从而提升在各个方面应对突发海事情况的能力。

接下来位大家展示盘古科学计算大模型的演示demo。该demo主要是进行全球海浪的实时预测，模拟一个地球的形状，包含全球的陆地和海洋数据。通过模拟给定风速后，全球海洋的海浪高度是可以实时地显示在屏幕上，这也是得益于推理速度的加快。因为盘古大模型使用0.1秒就完成预测，因此可以实时把结果显示出来。同时还可以模拟海洋上的突发情况，比如海洋上可能出现的风暴和台风。

在demo当中给大家展示实时生成台风的路径，并且调整这台风的强度、风速、生命周期等参数，就能发现台风对海浪的高度等造成的影响。因此就可以去模拟台风对海洋的海浪造成的影响。所以该模型就可以有效的帮助我们去指导海洋上的生产生活，比如指导渔船去避险，发挥它自己所特有的价值。

对于大部分海上作业来说，精确的海浪预报具有重要的价值。与基于超级计算机的传统预报模式相比，Al全球海浪预报模型可以以较低的计算成本，灵活的结合短期气象预报更新结果，快速提供相关海域未来数小时的海况。该预报系统可以为航运公司提供服务，通过海浪数据结合航速航向来优化航行路径，减少航行过程中的碳排放，同时避免遭遇极端海况造成人员和财产损失。

2.2.4多模态大模型

多模态，是指把图像和文本两种不同的模态结合在一起，它们之间可以进行交互，从而可以帮助我们完成各种各样的应用。比如像趋势预测、辅助设计等，这些在时装行业比较重要的应用。都是得益于多模态大模型，把人类所希望做的事情以文本形式表示出来，然后把它体现成图像的形式，让设计师能够以图像生成设计图的方法，交付到生产线，加速最后的生产过程。在这个过程当中，利用大模型这样的思路，使得图像和文本之间能够高效地进行交互，从而最后完成这样的过程。

2.2.5Graph大模型

盘古Graph大模型，主要是用来处理结构化数据。以企业报表数据为例，华为与广发证券合作中发现，有些广发证券客户会存在这个财务造假的情况。广发证券通过使用盘古大模型，利用数据可以帮助他们高效分析出哪些企业可能存在造假的情况，从而帮助广发证券更好的去完成业务情况。2019年有496家企业被监管处罚、问询或被ST处理和利用。

得益于大模型当中所具备的特征抽取及预测的能力，盘古多模态大模型能构建定制化、高效的产业链条，并在企业的生产、生活当中是可以发挥出更加重大的作用。如果大家对盘古大模型感兴趣，包括对前面所展示的这个demo比较感兴趣的话，请与华为商务部门联系。

3.ModelBox加速跨平台高性能AI应用开发和落地

随着新基建的推进，以及5G通信、云计算、大数据和物联网的快速发展，人工智能应用的场景越来越多，AI正从极具想象力的概念成为具有超大发展前景的商业赛道，并逐渐渗透到各行各业，催生了技术产业新的发展。在深耕行业AI落地的过程中，我们发现AI的大规模应用落地并非一帆风顺，面临着比传统软件更复杂的难题：

1. 部署场景、复杂系统架构涉及端边云多种组合。
2. 易购计算平台多样，给应用性能优化带来了更高的技能要求。
3. AI基础推理框架的API不统一，带来繁琐的适配工作。

为解决这些难题，在今年的这次大会上，我们对AI开发生产线ModelArts进行了重磅升级，发布了ModelBox端边云统一AI应用开发框架。

ModelBox是让模型以统一的格式和接口更高效地运行。通过ModelBox开发者无需过多关注底层技术也能开发出跨平台高性能的AI应用，提升开发效率。开发者在华为云AI开发生产线ModelArtes上完成模型的训练和优化之后，均可以将模型通过ModelBox完成应用的开发和集成，并一键部署到端边云场景的不同设备中运行，打通行业AI应用落地最后一公里。

为了帮助开发者快速完成AI应用的开发和部署，ModelBox集成了三大核心技术：

1. 高性能并发调度引擎。可实现数据计算和资源管理的精细化智能调度，集成了特别优化过的硬件加速单元。
2. 译制的应用编排异构计算组件。丰富的组件覆盖了主流芯片、多数操作系统和主流的推理框架，可屏蔽这三个层次的平台差异。
3. 框架中提供了端边云AI系统单元，让开发者快速写出格式一致的AI应用，并结合场景需求，一键部署到端边云不同的设备上运行。

基于高性能并发调度引擎，开发者无需掌握底层调度机制，也能保证高性能应用优化效果。ModelBox中将所有的任务都以功能单元的形式封装，一个完整的应用就是由多个功能单元构成。华为云自研一套灵活调度策略，在执行过程中，功能单元的计算将统一由线程池并发调度，确保计算单元被分配到对应的一个硬件中执行。同时计算中数据和执行单元绑定，保证数据处理的合理分配和高吞吐量。

根据引擎在实际应用案例中，让典型的图片检测场景的数据吞吐量从54QPS提升到了442QPS，处理时延从0.5亿毫秒降到了0.2毫秒。

为了带给开发者更好的开发体验，提供了图编排的开发模式，所有API以功能单元的方式提供，应用开发可以做到像搭积木一样方便。同时针对常用的AI推理场景提供了丰富的译制功能单元，做到低代码/零代码就能完成应用开发。一次开发无需改动代码就能实现端边云不同设备的一致部署运行。

三大核心技术带来的收益也是明显的，在节约80%左右的开发成本的情况下，还带来2-10倍的推理性能提升。

3.1应用编排异构计算组件，缩短跨平台开发和部署成本

ModelBox作为AI应用开发框架，华为云始终关注开发者体验。依据ModelBox的技术内核，华为云提供了完整的开发工具链，可以让开发者能够以自己喜欢的IDE上手ModelBox。

ModelBox的丰富工程模板可降低开发门槛，对应用的AI开发部分包含功能单元开发和图编排，可以实现对Python、C 等多种语言的灵活支持和可视化编排的低门槛开发模式。同时还提供完整的调试机制以应对开发中的问题。

开发完成以后，ModelBox以RPN或者容器镜像的打包方式，一键发布应用。并且，ModelBox格式的应用支持多种部署方式，可以一键发布成ModelArts云上在线推理服务，也可以通过HiLens端云协同服务，远程部署到端边侧运行。为了实际场景需要，ModelBox还提供灵活的插件，帮助开发者实现模型的权限管理和配置等。

3.2ModelBox助力智慧出行应用实现高性能提升和快速落地

从去年开始，已经陆续有伙伴开始将AI应用牵引到ModelBox框架上来。以智慧出行场景为例，我们与伙伴全面重构了安全出行方案中的AI推理业务。在重构前，其中的疲劳和分神驾驶检测任务是根据传统的方式，进行AI应用开发和部署。由于业务量的增加，AI运算的性能已经满足不了要求，并且基础平台将带来扩容成本的增加。同时，切换品牌代码需要重新开发，难度就随之增加。

在双方团队配合中选择了ModelBox重构现有业务，数据吞吐量提升了2-10倍。以抽烟识别为例，从15QPS提升到了150QPS，在不扩容的情况下，业务能力大幅提高，节约了非常高的硬件成本。由于性能提升，我们也可以大胆尝试更强大的算法，使得识别准确率也有超过10%的提升，同时耗时降低78%。

3.3华为云助力ModelBox开发者实现商业成功

华为云开源ModelBox，是希望通过开源能够与广大伙伴共同构建端边云协同的AI应用生态。

2021年，华为云依托旗帜社区平台完成了源码发布，这也是社区中第一个应用框架类项目。经过半年的开源社区化开发，我们的项目更加完善和强大。今年晚些时候，我们将在下一个版本推出更多的用户体验，优化工具。未来，我们计划提供越来越多的ModelBox开源解决方案，让大家可以结合更多的参考样例和项目做到开箱即用。

华为云诚挚邀请广大开发者朋友参与到ModelBox的开源项目中来。希望北向的AI算法应用开发者可以贡献自己的能力，来丰富ModelBox的功能单元和应用场景，同时让自己的应用可以被更多硬件高效运行。也希望南向设备厂商把自己的硬件通过开源项目对接到ModelBox项目中来，这样具有丰富的AI应用，可以补充和扩展硬件的AI使用场景。

为降低开发者上手门槛，华为云与国办合作推出了ModelBox生态入门级开发板。开发者可以从开发板套件开始体验ModelBox结合硬件和端游协同带来的便利，将自己的IDEA快速变成现实。

同时还为开发者准备了丰富的上手课程，包含入门、进阶和高阶课。通过系列课程掌握ModelBox的基础开发概念，上手体验功能单元和图形化编排的开发模式。

正是由于ModelBox天生对平台操作系统和推理框架的适配开放能力，结合统一的应用打包格式，让应用不管是云上还是端边侧，可复制性都大大提高，这就给开发者的商业变现提供了更多可能。

为了更好的帮助开发者实现商业成功，华为云AI开发生产线ModelArts和华为云应用商店，帮助开发者打通从开发到落地的变现通路。ModelBox开发的AI应用，可以通过云上平台和销售网络以及集成商伙伴，触达更多的行业客户，带来更多的商业机会。

最后

华为云AI开发生产线已通过中国信通院评测，是中国信通院认证的首批全能力域领先级AI开发平台。通过不断创新，在国内率先支持MLOps，让更多企业上好云、用好云，进而推动AI进入更多核心生产环节，产生更高价值。

文章来自https://www.cnblogs.com/huaweiyun/p/16531447.html

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