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      AI模型落地難? 試試這個15分鐘搞定的開源工具!

      本文作者: 木子 2021-09-28 11:37
      導語:自古兵家作戰(zhàn)就講究一個「度」。

      自古兵家作戰(zhàn)就講究一個「度」。

      公元 200年,官渡之戰(zhàn)后。死敵袁紹的殘兵敗卒遠逃塞北,勞師遠征還是窮寇莫追,曹操陷入糾結(jié)。鬼才謀士郭嘉建言道:“用兵貴在神速!遠征千里之外,輜重多、行軍慢,敵人定會有所察覺。不如留下笨重的物資,輕車簡從晝夜兼程,攻敵不備定可一戰(zhàn)功成。” 

      曹操采納了建議,親率數(shù)千精兵突襲,旋即取得了勝利。

      兵貴神速,絕非妄言。

      曹操輕車簡從晝夜兼程是極致效率的體現(xiàn),同樣的,在現(xiàn)代的科技領(lǐng)域,需要緊急交付應用的時刻,將開發(fā)完成的模型快速部署、快速應用,其背后體現(xiàn)的工程效率有時也事關(guān)成敗。

      近日,曠視天元 MegEngine 將面向計算機視覺應用的 MegFlow 流式計算框架開源,奉上一套可快速完成 AI 應用部署的視覺解析服務方案。

      AI模型落地難? 試試這個15分鐘搞定的開源工具!

      通過使用 MegFlow,AI 算法開發(fā)者可以快速完成 AI 模型的落地應用。

      我們就拿一個電瓶車檢測的例子,小中見大吧。

      今年 5月10日,成都成華區(qū)一小區(qū)電梯內(nèi)電瓶車起火,導致包括一名女嬰在內(nèi)的多人燒傷。這樣的悲劇事件絕不是孤例,管理人員本可以及時察覺并制止電動車進入樓梯間等樓內(nèi)公共區(qū)域停放或充電。

      MegFlow提供的“開箱即用”應用就包括電瓶車檢測:基于 MegFlow 提供的圖像和視頻解析服務,最快 15 分鐘即可完成客制化電瓶車檢測功能,并完成快速部署。這是一種為物業(yè)管理者提供的智能化管理工具。當攝像頭檢測到電瓶車進入樓內(nèi)公共區(qū)域,系統(tǒng)會第一時間發(fā)出警告,提醒管理人員快速制止,有效排除起火安全隱患。所謂“生命安全大于天,能快一點是一點”。

      AI模型落地難? 試試這個15分鐘搞定的開源工具!

      MegFlow ——三步部署神器

      “煉丹本是枯燥事,奈何部署再難人。” 經(jīng)歷過AI應用上線的開發(fā)者肯定深有體會,要讓一個模型從丹爐走出來到落地應用所涉及的東西又多又雜,技術(shù)儲備不足或人手不夠的團隊很難在短時間內(nèi)搞定所有事情。曠視最近開源的 MegFlow是針對這一痛點開出的一劑良藥。

      曠視的工程師在總結(jié)了內(nèi)部多年的 AI 應用工程落地經(jīng)驗之后,搭建了一條從“煉丹”到落地的高速公路,這就是 MegFlow 流式計算框架。

      MegFlow  將資源、消息、任務等概念進行清晰一致的抽象化,做到將冗長的算法交付流程簡化為模型訓練、業(yè)務集成、交付驗收三步完成。

      AI模型落地難? 試試這個15分鐘搞定的開源工具!

      MegFlow三大特點助力提升工程效率

      MegFlow 針對 AI 算法工程落地中的頻發(fā)問題,諸如性能調(diào)優(yōu)、安全性、模型加密等,都能提供行之有效的解決方案,并有效提升了工程效率。

      MegFlow 擁有安全可靠、簡單易用、語義支持豐富等特性。在這三大特性的保證之下,MegFlow 可以輕松助力 AI 應用快速落地。

      簡單易用

      MegFlow 支持 Python 插件,且僅需要開發(fā)者編寫同步的 Python 程序,即可實現(xiàn)可以被 MegFlow 異步調(diào)度的 Python 插件。同時 MegFlow 提供了一套基于 Web UI 的可視化調(diào)試工具,可有效提升模型部署的工作效率。

      語義支持豐富

      在表達能力上,MegFlow 支持靜態(tài)圖、動態(tài)圖和共享圖,輔以 demux、reorder、transform 等函數(shù)式語義的通用插件,為搭建多樣化的 AI 服務提供了豐富的語義支持。

      安全可靠

      一般而言,工程效率的提高往往意味著安全性能可能會隨之相應下降,但是MegFlow對于安全性的把控做得非常好,完全安全可靠。在技術(shù)選型上, MegFlow 的研發(fā)團隊認真負責地調(diào)研了多種技術(shù)方案,最終選擇了安全且零額外開銷的 Rust 異步生態(tài),從基礎(chǔ)上保證了 MegFlow 的安全性與性能。

      曠視開源進行時

      2020年3月,曠視開源了內(nèi)部使用多年的深度學習框架曠視天元,并以天元為核心,逐步豐富完善其開源生態(tài),覆蓋圖像分類、圖像檢測、圖像分割、關(guān)鍵點、自然語言處理、生成對抗網(wǎng)絡等各類模型和工程項目。不久前,曠視開源了YOLOX 系列高性能目標檢測算法,一度登上GitHub trending榜。

      除了工作效率之外,曠視在解決成本效率上也很給力。今年4月,開源深度學習框架 MegEngine引入動態(tài)圖顯存優(yōu)化(DTR)技術(shù)并進行進一步的工程優(yōu)化,提供了一種通過額外計算減少顯存占用的途徑,只需兩行代碼,可以在相同顯存情況下,讓用戶訓練 3 倍大的模型。在使用 DTR 功能后,11G顯存的2080Ti 可以訓練出原本32G顯存的V100才能訓練的模型,可以節(jié)省很多 Money!

      總結(jié)

      天下武功,唯快不破。

      追求高效率、省時省力是當今科技公司必修的一門課。

      AI 在不斷發(fā)展的過程中,解決長尾場景的能力越來越強大,可以預見的是像 MegFlow 這類高效的 AI 落地方案,可以更加便捷地解決這些問題。

      務實的曠視做扎實的技術(shù),在提供靠譜的技術(shù)解決方案、降本增效的路上一發(fā)不可收拾。

      點擊鏈接,即刻體驗MegFlow,快速實現(xiàn)模型落地應用。

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