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提起賽博(bo)，通常會想到“賽博(bo)朋(peng)克(ke)”。

其(qi)實，賽(sai)博朋克(ke)(ke)（英文(wen)：Cyberpunk）是“賽(sai)博”與“朋克(ke)(ke)”的結合詞(ci)。在英語中，賽(sai)博這個詞(ci)脫胎于(yu)Cybernetics（中文(wen)：自動(dong)控制論），起源于(yu)希臘語 kubernetes，意思是導航員、駕駛員。

而(er)在科幻小說的范(fan)疇中，“賽博(bo)”廣義上涵蓋(gai)了這些主(zhu)題(ti)：機器人、自(zi)動化(hua)、計算機、智能等等。如(ru)果進一(yi)步縮窄(zhai)“賽博(bo)”的范(fan)圍，我們可(ke)以發現這個(ge)詞(ci)最常用于指代“人工智能的創(chuang)建”。

在現實生(sheng)活中，AI的(de)(de)本(ben)質就是生(sheng)產力。而易道博識(shi)創(chuang)立(li)的(de)(de)初心，就是借助人工智能，來簡化復雜枯(ku)燥的(de)(de)工作。

我們(men)(men)在“賽(sai)博(bo)”這個(ge)詞上，傾注了(le)許多我們(men)(men)美好(hao)的期許：我們(men)(men)希望并且(qie)相信，科技充當的角色不(bu)僅(jin)是一個(ge)簡單(dan)的技術提供者(zhe)，我們(men)(men)希望不(bu)僅(jin)能授(shou)人(ren)以(yi)魚，還能授(shou)人(ren)以(yi)漁，我們(men)(men)希望能讓用(yong)戶擁有一個(ge)可以(yi)自主可控、成本(ben)可控的、可現場應用(yong)的平臺產(chan)品。

我們知(zhi)道，開發一項人工(gong)智能模型并上線應用大致需經歷從(cong)業務(wu)理解、數據采(cai)標(biao)及處(chu)理、模型訓(xun)練(lian)與(yu)測試到運維監控等一系列(lie)流程。?

過程中，不僅需要大量(liang)的AI算(suan)力(li)、高質量(liang)數(shu)據源，還需要AI應用(yong)算(suan)法研發(fa)及AI技術人員的支持(chi)，但大部分中小企業(ye)用(yong)戶(hu)并不具備(bei)在“算(suan)力(li)、數(shu)據、算(suan)法”三維度(du)從0到1部署(shu)的能力(li)，而(er)財力(li)雄厚的大型企業(ye)亦需高性價比的AI開發(fa)部署(shu)方(fang)案。

智能化轉型(xing)(xing)趨勢下，企業部署AI項目的(de)需求正經歷著變化，對數據(ju)質量(liang)、模型(xing)(xing)生產(chan)周期、模型(xing)(xing)自學(xue)習水(shui)平、模型(xing)(xing)部署方式、人力成本及資(zi)金投入、投資(zi)回報率等的(de)要求都逐步走高。

假如，每次開發(fa)(fa)模(mo)型都(dou)需要算法工(gong)程師單獨完成從生(sheng)產(chan)到上線的全流程招建，就會導取很多時間的耗損與AI模(mo)型開發(fa)(fa)成本(ben)的浪費。所以集標注、訓(xun)練、推理(li)于一體的賽博（CyberBot）深度學習平臺應運而生(sheng)。

數據閉環，自成有機整體

賽博學習平臺(tai)是易(yi)道博識(shi)基(ji)于深(shen)度學習自主研發(fa)的一站式機器學習訓練平臺(tai)。賽博平臺(tai)集數據管(guan)理、數據標注、模型訓練和模型應用(yong)于一身(shen)，提(ti)供及時、現場化的數據驅(qu)動模型應用(yong)解決方案。

賽博平臺(tai)充(chong)分利用現有的(de)經過長期迭代的(de)基礎(chu)模(mo)型能力，包括圖像、OCR和NLP等(deng)，在(zai)少量(liang)樣本的(de)驅動下，利用遷移(yi)學習和小樣本學習等(deng)技術(shu)，高效完(wan)成(cheng)增量(liang)模(mo)型的(de)訓練，生成(cheng)最優的(de)模(mo)型文件，并通過推理平臺(tai)實現模(mo)型的(de)快速部署與(yu)生產應用。

產品組成(cheng)上，賽博(bo)平(ping)(ping)(ping)臺由管(guan)理中心CyberCenter、數據標注平(ping)(ping)(ping)臺 CyberData、深度(du)學習訓練平(ping)(ping)(ping)臺 CyberLearning和深度(du)學習推理平(ping)(ping)(ping)臺 CyberServing幾(ji)個子平(ping)(ping)(ping)臺組成(cheng)，各子平(ping)(ping)(ping)臺依次承擔(dan)平(ping)(ping)(ping)臺管(guan)理、數據管(guan)理與(yu)標注、模型訓練和模型服務的功能，各個子(zi)平臺之(zhi)間相互獨(du)立又有(you)效配合，形成一個有(you)機整體(ti)，從而有(you)效支撐數據驅動模型應(ying)用(yong)的整體(ti)功能(neng)。

賽博平臺設計中充分考慮并兼顧(gu)了企(qi)業應用的綜合性(xing)復雜場景以及C端客戶(hu)相對(dui)單一的場景。通(tong)過(guo)對各種應(ying)用(yong)(yong)場景的(de)深入研(yan)究(jiu)與有效融合，以及先(xian)進的(de)架構設計(ji)和(he)技術選型，平(ping)臺最大化兼顧了(le)專業性與易(yi)用(yong)(yong)性，從而(er)在滿足各種應(ying)用(yong)(yong)場景需(xu)求的(de)前提(ti)下，提(ti)供最佳的(de)用(yong)(yong)戶操作體驗。

值得一提的(de)(de)是(shi)，賽博(bo)平(ping)臺(tai)打(da)造了數(shu)(shu)據(ju)(ju)驅動(dong)模(mo)型(xing)應用(yong)的(de)(de)閉環。推(tui)理(li)平(ping)臺(tai)支持(chi)對于(yu)(yu)自(zi)身所(suo)產(chan)生的(de)(de)生產(chan)數(shu)(shu)據(ju)(ju)根(gen)據(ju)(ju)不同(tong)的(de)(de)條(tiao)件(jian)進(jin)行自(zi)動(dong)采(cai)集(ji)的(de)(de)功能，采(cai)集(ji)后的(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)(ju)可以方便地導入標(biao)(biao)注(zhu)平(ping)臺(tai)，形(xing)成(cheng)數(shu)(shu)據(ju)(ju)集(ji)，并支持(chi)進(jin)一步的(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)(ju)處理(li)與(yu)標(biao)(biao)注(zhu)。標(biao)(biao)注(zhu)完成(cheng)的(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)(ju)集(ji)可以用(yong)于(yu)(yu)模(mo)型(xing)的(de)(de)訓練調優，從(cong)而(er)得到性(xing)能更(geng)佳的(de)(de)模(mo)型(xing)，用(yong)于(yu)(yu)更(geng)新推(tui)理(li)平(ping)臺(tai)生產(chan)模(mo)型(xing)，從(cong)而(er)形(xing)成(cheng)一個完整(zheng)的(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)(ju)閉環。

數據標注平臺 CyberData

數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)平臺主要功能包括數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)管理、數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)處(chu)理、樣本(ben)擴充、數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)標(biao)注(zhu)(zhu)與采(cai)集。數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)平臺內(nei)置(zhi)exLabeler標(biao)注(zhu)(zhu)客戶端，提(ti)供強(qiang)大專業的CV、OCR、結構化(hua)和NLP任務標(biao)注(zhu)(zhu)功能。同時，數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)平臺還支持單人和團隊標(biao)注(zhu)(zhu)模(mo)式。

用(yong)戶可以(yi)通過exLabeler客戶端(duan)完(wan)成樣(yang)本(ben)的標注(zhu)。exLabeler支持CV、OCR、結構化和(he)NLP等領域(yu)算法(fa)的標注(zhu)。標注(zhu)完(wan)成的數據集可以(yi)直(zhi)接用(yong)于模(mo)型(xing)訓練(lian)，或進一步做后處理（如圖像處理、樣(yang)本(ben)擴充等），然(ran)后再用(yong)于模(mo)型(xing)訓練(lian)。

深度學習訓練平臺 CyberLearning

訓(xun)練(lian)平(ping)(ping)臺(tai)通(tong)過自身對于訓(xun)練(lian)資源(yuan)池的(de)(de)集中管理與分(fen)配(pei)，以(yi)及與管理平(ping)(ping)臺(tai)的(de)(de)無縫對接，可以(yi)方便地實現(xian)訓(xun)練(lian)基(ji)礎設(she)施(shi)的(de)(de)管理，從而減輕(qing)用戶的(de)(de)管理維護工作(zuo)。同時，利(li)用自動超(chao)參(can)搜(sou)索(suo)等(deng)技術(shu)，訓(xun)練(lian)平(ping)(ping)臺(tai)可以(yi)自動搜(sou)索(suo)到(dao)最佳性能的(de)(de)模(mo)型。

通過分布式訓(xun)(xun)(xun)練(lian)(lian)與多框架(jia)支(zhi)持，訓(xun)(xun)(xun)練(lian)(lian)平臺(tai)(tai)可(ke)以最大化利用計算(suan)資(zi)源(yuan)，加速(su)模(mo)型訓(xun)(xun)(xun)練(lian)(lian)。同(tong)時，利用自(zi)動超參搜索等技術，訓(xun)(xun)(xun)練(lian)(lian)平臺(tai)(tai)可(ke)以自(zi)動搜索到最佳性能的模(mo)型。最后，對于訓(xun)(xun)(xun)練(lian)(lian)所得的最優模(mo)型，訓(xun)(xun)(xun)練(lian)(lian)平臺(tai)(tai)支(zhi)持一鍵部署到推理平臺(tai)(tai)，實現(xian)模(mo)型的快速(su)應用。

深度學習推理平臺 CyberServing

推(tui)(tui)理(li)(li)平(ping)臺(tai)主要完成各種識(shi)(shi)(shi)別功能的部(bu)署。業務(wu)系統通過(guo)調用推(tui)(tui)理(li)(li)平(ping)臺(tai)提(ti)供(gong)的RESTful API提(ti)交圖像并獲得識(shi)(shi)(shi)別結果。整(zheng)體上講，推(tui)(tui)理(li)(li)平(ping)臺(tai)產品需求可分(fen)解為模型(xing)管理(li)(li)、API過(guo)程定(ding)義、識(shi)(shi)(shi)別數(shu)據查看，接口統計和(he)其它非(fei)功能項(xiang)等部(bu)分(fen)。其中模型(xing)管理(li)(li)和(he)API管理(li)(li)模塊(kuai)屬于基礎核心模塊(kuai)。

推理(li)平臺(tai)對同(tong)(tong)一模(mo)(mo)型(xing)(xing)不同(tong)(tong)版本(ben)的管理(li)，并支(zhi)持在模(mo)(mo)型(xing)(xing)服務中(zhong)同(tong)(tong)時加載和運行多(duo)個版本(ben)的模(mo)(mo)型(xing)(xing)。推理(li)平臺(tai)還支(zhi)持一個API綁定(ding)多(duo)個模(mo)(mo)型(xing)(xing)服務。模(mo)(mo)型(xing)(xing)升(sheng)級(ji)時，用戶可(ke)以選擇(ze)先在部分(fen)服務中(zhong)激活(huo)新版本(ben)的模(mo)(mo)型(xing)(xing)，完成測(ce)試驗(yan)證后再升(sheng)級(ji)其他服務。