秒变AI算法专家,还完全免费!这个国际开源AI平台真香

 2022-05-10 21:20:16    9  

秒变AI算法专家,还完全免费!这个国际开源AI平台真香

智东西(公众号:zhidxcom)作者 | ZeR0编辑 | 漠影

智东西5月10日报道,近期,一个规模化AI模型生产平台在Github悄然上线。

这个平台叫AI SUITE – YMIR(中文名:挖米匠),能以无代码开发方式,实现数据管理、数据挖掘、模型训练、模型验证等功能。

由于各功能均已开源,你既可以用这个平台高效训练出AI模型,也可以按需任意修改代码,并且无论是个人使用或商用,都完全免费!

其核心发起人阵容亦相当吸睛,有多位知名国际AI大牛,包括:云天励飞首席科学家王孝宇;美国硅谷NEC实验室媒体分析部主管、UCSD教授,印裔科学家Manmohan Chandraker;前谷歌、亚马逊、Snap机器学习研究员,硅谷初创公司Heali联合创始人、首席AI官,法裔科学家William Brendel等等。

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▲云天励飞首席科学家王孝宇(图左),印裔科学家Manmohan Chandraker(图中),法裔科学家William Brendel(图右)

王孝宇告诉智东西,有多家美国科技巨头公司的首席AI官担任这个开源项目的顾问。

此前,YMIR主要发起人撰写的论文《YMIR: A Rapid Data-centric Development Platform for Vision Applications》已被国际顶级机器学习会议NIPS 2021收录。

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▲YMIR论文

除了大牛云集外,在上手试用YMIR平台后,智东西的感受是,对于有一定编程基础的开发者而言,这个平台绝对会带来生产力的飞跃。

曾经TensorFlow、PyTorch等开源框架,掀起了AI开发普及的盛世,那么如今这些国际AI大牛发起的开源AI基础软件平台,又能带来哪些改变?

相比此前已有的AI模型开发平台,YMIR有哪些独特优势?它通过怎样的核心技术,来满足在真实业务场景中大批量生产模型的需求?

带着问题,智东西联系到了YMIR平台的几位发起人和核心研发成员,挖掘其背后的技术真经。

YMIR项目链接:http://www.viesc.com/Github传送门:https://github.com/IndustryEssentials/ymirYMIR论文链接:https://arxiv.org/pdf/2111.10046.pdf

一、免费的产品级开源工具:降低企业AI开发门槛

为什么国际AI科学家们,要联合发起这样一个开源AI模型生产平台?

云天励飞首席科学家王孝宇是YMIR平台的核心发起人之一,据他回忆,发起YMIR的初衷,是希望通过开源AI系统能力,让每一家企业都能拥抱AI,加速AI产业化、平民化。

未来AI会渗入各行各业,AI能力或AI思维将会成为一个从业者需具备的基本素质,但因资源有限,每个企业都招聘很多博士去做AI开发是不现实的。

这也是YMIR核心发起团队的共识:加速AI普及,一定需要一个开源平台,来帮助AI企业低门槛、高质量地完成AI开发。

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▲YMIR主页

就像40年前,使用电脑是一项专业技能,而随着Windows操作系统、Office办公软件等工具地发展,如今基本受过高等教育的人都会使用电脑。

AI亦是如此,要从早期过程不标准化、对人才专业度要求高的“快糙猛”研发方式,过渡到大规模应用于各垂类行业阶段,搭建系统性能力平台至关重要。

“业内 虽然已有不少开源项目,但还缺少针对算法研发全流程工作的产品级开源工具。”王孝宇说。

AI算法开发是一整套专业研发环节的组合,包括数据标注、计算框架、神经网络设计、数据挖掘设计等等。这些工作通常需要AI专业的硕士或博士通过编程进行每个环节的设计,并手动将这些环节连接起来形成一整套研发流程。

如果缺乏开源易用的工具,那么高质量的AI研发就只能是“专家的事”。

YMIR团队对国内外的模型生产工具做过详细调研,他们发现,这些工具的开发多由科学家或科研人员主导,缺乏对产业认知,无法真正解决业界痛点。

“算法的研发是持续的过程。”王孝宇说,“根据我们的经验,第一次训练的模型是百分之百不能满足业务需求的,你必须在客户现实的场景中去迭代模型,才能达到业务所需的目标。”

但当前许多模型生产工具都是“一次性”、“理想化”的,训练一遍就不再动了,等模型被用到实际场景,很可能出现偏差。

而YMIR项目由一帮有丰富产品经验的AI算法开发人员参与,他们将此前的经验以数据、流程等可视化的形式沉淀积累,通过流水线流程设计,让AI开发的工作效率飞速转起来。

“以前这么多人可以干一件事情,现在这么多人可以干十件事情,效率更高。”王孝宇说。

无论是小型AI公司,还是有AI开发需求但缺少AI研发人才的企业,都能免费使用这一开源平台,针对目标场景,训练出满足需求的专用AI模型。

据YMIR核心研发成员胡文泽博士透露,一些AI芯片公司也在投入人力向YMIR提交代码,从而批量化生产模型,满足研发芯片期间测试特定算法的需求。

这样一来,高精度AI模型开发,不再只是AI专家的独享技能。

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▲YMIR团队分享的一个简短背景介绍视频

二、亲自上手:“挖掘-标注-训练”循环,高精度模型训练的有效飞轮

智东西试用后,感觉YMIR极易上手,整个过程无需敲入代码,只用进行鼠标点击或拖拽,每个步骤都有清晰的指引,而且可视化显示界面很方便用户对数据和模型的管理和查看。

YMIR采用项目制管理设计,覆盖了典型AI模型开发过程中端到端的全流程步骤,通过将训练流程标准化和可视化,为数据处理、模型训练、模型评估、模型迭代等业务需求提供一站式服务。

下面我们展示YMIR系统的几个主要用户界面。

在使用YMIR前,你需要先准备好数据集,并安装好英伟达驱动环境,然后就可以进行数据集导入了。

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▲界面1:数据集导入

需注意的是,当你导入带标注文件的数据集时,要确保标注类型属于系统已有的标签列表,否则需先进入标签管理界面,添加自定义标签。

完成该任务后,页面会指引进入数据标注步骤。

YMIR支持使用开放的LabelFree标注工具,提供有一键标注服务,对数据集大小、用户数量、项目数量等均无限制。你也可以外接其他标注工具。

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▲界面2:LabelFree数据标注

胡文泽告诉智东西,经过其内部测试,YMIR可支持数百万级数据规模的目标检测任务。

深度学习训练需要对大量的数据进行标注,如果全部由人工进行标注,人力和时间成本都很高。

而YMIR平台采用主动学习的方法,通过挖掘、标注和重训练的循环,比将全部数据标注后再训练的方法更加高效,减少了对低质量数据的标注成本。

下图所示是数据挖掘界面。

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▲界面3:数据挖掘

在AI模型开发周期中,模型迭代占据90%以上的时间,而数据迭代是模型迭代的关键部分。

YMIR提供的数据集版本管理功能,能自动生成数据集版本,并记录每次对数据集的操作,完整追踪数据集的迭代,对有大量数据挖掘的研发非常友好。

在模型训练界面,你可以清晰地看到训练进度以及一些关键参数。

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▲界面4:模型训练

每次模型训练后,YMIR还可以对模型结果进行验证,即通过可视化方式查看模型在真实图片中的表现。如果达到预期,即可下载模型;如果需继续使用该模型挖掘,则可进入下一轮的“挖掘-标注-训练”循环,直至达到预期效果。

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▲界面5:模型验证

YMIR以模型与数据集的迭代为核心目标来设计,一套流程走下来,不仅能针对业务场景持续提高模型性能,还能提高开发效率,降低研发门槛。

YMIR核心开发者黄轩介绍,过去用传统研发方式,大概至少需1个月迭代1次数据和模型,现在用YMIR平台1周就能迭代2次。

以前经验丰富的AI算法工程师才能完成的工作,现在,只要具备计算机操作知识,你就能用YMIR平台实现类似的高精度模型结果。

为什么YMIR在降低操作门槛的同时,能确保没有在产出模型质量上做妥协?

我们将在下一章节做进一步解读。

三、数据驱动,满足实际业务场景训练需求

针对不同应用场景,YMIR如何做到发挥稳定地训练出高精度模型?

这主要得益于YMIR采用的数据处理方式。

YMIR是一个数据驱动的AI训练平台,与模型驱动的训练方式相比,在面对具体任务时,往往能更为快速地在目标场景中,迭代出高精度的AI模型。

模型驱动的显著特征是当模型足够准确时,其结果在绝大多数情况下可达到预期甚至取得最优。但在实际应用中,即使对一个具体任务进行精确实验室建模,其也极难在应用场景中达到预期。

而数据驱动的方式,是让模型在数据中不断校验调优,最终得出符合预期需求模型的过程。

这解决了业界的一个主要痛点:模型需要持续迭代。

早在2015年,机器学习泰斗、斯坦福大学教授吴恩达(Andrew Ng)就在演讲中提到“公司的壁垒不是算法,而是数据”。

他认为,要打造一款AI产品,需要让算法利用足够的数据,使得产品运行起来,然后通过产品来获取用户,用户再提供更多的数据……周而复始。

吴恩达预言,在未来的AI研发中,数据迭代带来的性能提升,将大大超过模型架构本身的演进带来的性能提升。

而YMIR的核心理念,便是依靠产品级模型生产流水线平台,以主动学习、数据驱动方式,让更多不具备专业知识和经验的人参与到算法开发中,从而加速AI技术和应用的繁荣。

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▲一个典型的YMIR工作流程

YMIR平台先用少量已标注数据训练出一个初始模型,再用该模型从海量数据中挖掘出对优化模型最有利的数据,然后仅针对这些高质量数据进行标注,实现对原本的训练数据集进行高效扩充。

接着,该平台使用更新后的数据集再次训练模型,如此循环往复,模型的质量就会不断提升。

由于YMIR各功能都是开源的,你可以将自己开发的工具对接到YMIR平台提供的开放API,也可以按照自己的想法修改代码,包括数据存储、模型训练、标注工具、可视化界面等等。

据了解,YMIR也参与了云天励飞获得2021年吴文俊人工智能科技进步一等奖的项目,是实现模型快速迭代平台的关键组成。

YMIR核心开发成员向智东西透露,目前已有超过20家机构申请试用YMIR平台。

结语:以开源强化AI生产力

边际成本是未来十年AI行业的竞争核心要素。目前,AI模型通用性低导致的项目碎片化、交付效率低是行业的普遍痛点。未来高效率、低成本边际成产AI算法将成为行业的竞争焦点。

而拥有流程化、一站式、开放设计、无代码、开源免费五大特点的YMIR平台,对推动AI模型生产更加高效低质的目标,起到积极的推进作用。

总体来说,YMIR平台的使用门槛很低,采用RPA流程化思维设计,一站式覆盖AI模型生产的整个生命周期,支持无代码开发,不需要使用者具备专业AI技能,并且个人、企业均可免费使用不受限。

有编程基础的开发人员,不妨申请试用,也可以参与到这个国际开源社区中交流,或许能被启发或贡献一些新的想法,助力优化AI模型生产流程。

YMIR试用申请地址:https://github.com/IndustryEssentials/ymir#12-apply-for-trial

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