永久免费a∨片在线观看_日韩人妻精品无码一区二区三区_精品久久久久久无码人妻热_日日噜噜夜夜狠狠久久蜜桃

提起賽博(bo)，通常會(hui)想到“賽博(bo)朋克”。

其實，賽博朋克(ke)（英(ying)文(wen)：Cyberpunk）是(shi)“賽博”與“朋克(ke)”的結合(he)詞(ci)。在英(ying)語中，賽博這個詞(ci)脫胎于Cybernetics（中文(wen)：自動(dong)控制論），起源(yuan)于希臘語 kubernetes，意思是(shi)導航員(yuan)、駕(jia)駛員(yuan)。

而(er)在科幻小(xiao)說的(de)范疇中，“賽博”廣義上涵蓋(gai)了這(zhe)(zhe)些主題(ti)：機器人、自動化、計算機、智(zhi)能(neng)等等。如果(guo)進一步縮窄(zhai)“賽博”的(de)范圍(wei)，我們可以發現這(zhe)(zhe)個詞最常用于指代“人工智(zhi)能(neng)的(de)創(chuang)建”。

在現(xian)實(shi)生活中(zhong)，AI的本質就是(shi)生產力。而易道博識創立的初(chu)心，就是(shi)借助人工智能，來簡化復(fu)雜枯燥的工作。

我(wo)們(men)在“賽博”這個(ge)詞上，傾注了許(xu)多(duo)我(wo)們(men)美好的(de)(de)期許(xu)：我(wo)們(men)希望并且相信，科技充當(dang)的(de)(de)角(jiao)色不(bu)僅是一(yi)個(ge)簡單的(de)(de)技術提供者(zhe)，我(wo)們(men)希望不(bu)僅能(neng)授人以(yi)魚(yu)，還(huan)能(neng)授人以(yi)漁，我(wo)們(men)希望能(neng)讓用戶擁(yong)有一(yi)個(ge)可以(yi)自主(zhu)可控、成本可控的(de)(de)、可現場(chang)應用的(de)(de)平臺產品。

我們(men)知(zhi)道，開發一項(xiang)人工智能(neng)模型(xing)并上線應(ying)用大致需經歷從業務理解、數據采標及處理、模型(xing)訓練與測試(shi)到運(yun)維監控等一系列流程。?

過程中，不僅需要(yao)大(da)(da)量的AI算力(li)、高(gao)質(zhi)量數據源，還(huan)需要(yao)AI應(ying)用算法研發及AI技(ji)術(shu)人員的支持，但大(da)(da)部分中小企業用戶并不具備在(zai)“算力(li)、數據、算法”三維(wei)度從(cong)0到1部署的能力(li)，而(er)財力(li)雄厚的大(da)(da)型企業亦需高(gao)性價(jia)比的AI開發部署方案。

智能化轉型趨勢下，企業部署(shu)AI項目的(de)需求正經歷著變化，對數據質量、模型生產周期、模型自學(xue)習水平、模型部署(shu)方式、人力成本及(ji)資(zi)金投入、投資(zi)回報率(lv)等的(de)要求都逐步走(zou)高。

假如(ru)，每次開發(fa)模型都(dou)需要算法工(gong)程(cheng)師單獨完成(cheng)從(cong)生產(chan)到上線的(de)全流程(cheng)招(zhao)建，就會導(dao)取很(hen)多(duo)時間(jian)的(de)耗(hao)損與AI模型開發(fa)成(cheng)本的(de)浪費。所以集標注、訓練、推(tui)理于一體的(de)賽博(bo)（CyberBot）深度學習平臺應運而生。

數據閉環，自成有機整體

賽(sai)博(bo)學習(xi)平(ping)臺是易道博(bo)識(shi)基于(yu)深度學習(xi)自主(zhu)研發的(de)一站(zhan)式機器學習(xi)訓練平(ping)臺。賽(sai)博(bo)平(ping)臺集數據(ju)管理、數據(ju)標注、模型訓練和模型應用(yong)于(yu)一身，提供及時、現場化的(de)數據(ju)驅(qu)動模型應用(yong)解決方案(an)。

賽博平(ping)臺充(chong)分利用現(xian)有的經過長期迭代(dai)的基(ji)礎模型能力，包(bao)括圖像、OCR和(he)NLP等，在少量(liang)樣本的驅動下，利用遷移學(xue)習和(he)小樣本學(xue)習等技術，高效完成(cheng)增量(liang)模型的訓(xun)練(lian)，生成(cheng)最(zui)優(you)的模型文(wen)件，并通過推理平(ping)臺實現(xian)模型的快速(su)部(bu)署與生產應用。

產(chan)品(pin)組成上，賽(sai)博平(ping)臺(tai)由管(guan)理(li)(li)中心CyberCenter、數(shu)據標注平(ping)臺(tai) CyberData、深度(du)學習訓練平(ping)臺(tai) CyberLearning和(he)深度(du)學習推理(li)(li)平(ping)臺(tai) CyberServing幾個子平(ping)臺(tai)組成，各子平(ping)臺(tai)依次(ci)承擔平(ping)臺(tai)管(guan)理(li)(li)、數(shu)據管(guan)理(li)(li)與標注、模型訓練和(he)模型服務的功能，各個(ge)子(zi)平臺之(zhi)間相互獨立又有效配合(he)，形成一個(ge)有機整體，從(cong)而有效支撐數據驅動模型應用的(de)整體功能。

賽博平臺設計(ji)中(zhong)充分考慮并兼顧了企業應(ying)用(yong)的綜合性復雜場(chang)景以(yi)及C端客戶(hu)相對單一(yi)的場(chang)景。通過對各(ge)種應用場(chang)景(jing)的深入研(yan)究與(yu)有(you)效融合，以及先(xian)進的架構設計和技(ji)術選型，平臺最大化兼顧了專業性(xing)與(yu)易用性(xing)，從而在滿足各(ge)種應用場(chang)景(jing)需求的前提下，提供最佳的用戶(hu)操作體驗(yan)。

值得一(yi)提的(de)(de)(de)是，賽博平(ping)臺打造了數據(ju)(ju)驅動(dong)模(mo)型應用(yong)的(de)(de)(de)閉環。推(tui)(tui)理(li)平(ping)臺支(zhi)持(chi)對于自身所產(chan)生(sheng)(sheng)的(de)(de)(de)生(sheng)(sheng)產(chan)數據(ju)(ju)根(gen)據(ju)(ju)不同的(de)(de)(de)條件進(jin)行自動(dong)采集(ji)的(de)(de)(de)功能(neng)，采集(ji)后的(de)(de)(de)數據(ju)(ju)可以(yi)方便地導入標(biao)注平(ping)臺，形成(cheng)數據(ju)(ju)集(ji)，并支(zhi)持(chi)進(jin)一(yi)步的(de)(de)(de)數據(ju)(ju)處理(li)與標(biao)注。標(biao)注完(wan)成(cheng)的(de)(de)(de)數據(ju)(ju)集(ji)可以(yi)用(yong)于模(mo)型的(de)(de)(de)訓練調優，從而(er)得到性能(neng)更佳的(de)(de)(de)模(mo)型，用(yong)于更新推(tui)(tui)理(li)平(ping)臺生(sheng)(sheng)產(chan)模(mo)型，從而(er)形成(cheng)一(yi)個完(wan)整的(de)(de)(de)數據(ju)(ju)閉環。

數據標注平臺 CyberData

數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)平(ping)臺主要功(gong)能包括數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)管理、數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)處理、樣本擴充、數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)標(biao)注與采集。數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)平(ping)臺內置exLabeler標(biao)注客戶端，提供(gong)強(qiang)大專業的CV、OCR、結(jie)構化和NLP任務標(biao)注功(gong)能。同時，數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)平(ping)臺還(huan)支持單人(ren)和團隊(dui)標(biao)注模式(shi)。

用戶可以(yi)通過(guo)exLabeler客戶端完成樣本(ben)的(de)標注。exLabeler支持CV、OCR、結構(gou)化和(he)NLP等領域算法的(de)標注。標注完成的(de)數據集可以(yi)直(zhi)接用于(yu)模型(xing)訓練(lian)，或進(jin)一(yi)步做后(hou)處理（如(ru)圖(tu)像(xiang)處理、樣本(ben)擴充等），然后(hou)再用于(yu)模型(xing)訓練(lian)。

深度學習訓練平臺 CyberLearning

訓(xun)練(lian)(lian)平臺通過自身對(dui)于(yu)訓(xun)練(lian)(lian)資源池的(de)集中管理(li)(li)與(yu)分配(pei)，以(yi)及與(yu)管理(li)(li)平臺的(de)無縫對(dui)接(jie)，可以(yi)方便地實現訓(xun)練(lian)(lian)基礎(chu)設(she)施的(de)管理(li)(li)，從而減輕(qing)用(yong)戶的(de)管理(li)(li)維護工作。同時，利用(yong)自動超參搜(sou)索(suo)等技(ji)術，訓(xun)練(lian)(lian)平臺可以(yi)自動搜(sou)索(suo)到最(zui)佳(jia)性(xing)能的(de)模(mo)型。

通過分(fen)布(bu)式(shi)訓(xun)練與多框架(jia)支持，訓(xun)練平(ping)臺(tai)可(ke)以最(zui)(zui)大化利用(yong)計(ji)算資源，加速(su)模(mo)型訓(xun)練。同(tong)時，利用(yong)自(zi)動超參(can)搜(sou)索等技術(shu)，訓(xun)練平(ping)臺(tai)可(ke)以自(zi)動搜(sou)索到(dao)最(zui)(zui)佳性能的(de)模(mo)型。最(zui)(zui)后，對于訓(xun)練所得的(de)最(zui)(zui)優模(mo)型，訓(xun)練平(ping)臺(tai)支持一鍵部署到(dao)推理平(ping)臺(tai)，實現模(mo)型的(de)快速(su)應用(yong)。

深度學習推理平臺 CyberServing

推理(li)平臺(tai)主要完成各種識(shi)別功能的部署。業(ye)務系統通過(guo)調用(yong)推理(li)平臺(tai)提供的RESTful API提交圖像并獲得識(shi)別結果。整(zheng)體上講，推理(li)平臺(tai)產品需(xu)求可分解(jie)為模(mo)型(xing)管理(li)、API過(guo)程定(ding)義、識(shi)別數據查看，接口(kou)統計和其它非功能項等部分。其中模(mo)型(xing)管理(li)和API管理(li)模(mo)塊屬于基礎核心模(mo)塊。

推理平臺(tai)對同一模(mo)(mo)(mo)型不同版(ban)本的管理，并支(zhi)持在模(mo)(mo)(mo)型服(fu)務(wu)中同時(shi)加載(zai)和(he)運(yun)行多(duo)個(ge)版(ban)本的模(mo)(mo)(mo)型。推理平臺(tai)還支(zhi)持一個(ge)API綁定多(duo)個(ge)模(mo)(mo)(mo)型服(fu)務(wu)。模(mo)(mo)(mo)型升(sheng)級時(shi)，用戶可以選擇先在部分服(fu)務(wu)中激活新版(ban)本的模(mo)(mo)(mo)型，完成測試驗證后再升(sheng)級其他服(fu)務(wu)。