【摘要】 modelarts自發布以來，不斷地更新增加新的功能來為ai工程師們帶來新的服務，在這次的全聯接大會上ei服務產品部總經理賈永利宣布——華為雲ai重灌公升級，並重磅發布一站式ai開發管理平台modelarts2.0。
賈永利表示，「2023年華為完成從晶元到軟體的全棧ai能力集結，華為雲ai重灌公升級。通過技術創新，我們希望為ai開發帶來全新體驗，一方面大幅降低初學者的門檻，讓更為廣泛的ai初學者群體和龐大的軟體開發者群體都能快速掌握ai技能，把ai用起來；另一方面顯著提公升專業ai開發者的效率，讓演算法工程師、資料科學家們聚焦基礎核心的演算法研究與創新，釋放他們無限潛能。 」
自動化ai資料處理
modelarts2.0通過智慧型資料篩選，用ai的方式自動過濾和篩選出對訓練模型無效的資料。以視覺類場景為例，失焦、過度**往往不能參與標註；從業務場景上看，有些不符合要求的也不能參與標註。
華為雲將業界傳統的主動學習進行公升級，首次提出混合智慧型標註技術，可以讓標註效率獲得至少5倍以上的提公升。
除了自動標註，modelarts2.0還將上線資料評估與診斷功能，目前已經提供基於樣本質量特徵、影象全域性屬性、標註特徵20種左右的特性的自動提取和視覺化能力，幫助開發者識別資料的深層關係，指導開發者對資料進行優化。
業界領先ai模型訓練
獨創的多元搜尋技術，將自動資料增強、超參自動搜尋、神經網路架構搜尋等技術進行融合，可以幫助使用者快速構建ai模型，並且在精度表現上遠超業界水平。開放modelarts sdk，支援整合第三方開發環境(例如pycharm)，為企業級應用打通開發流水線，供開發者按需靈活呼叫雲上強勁算力，支援線上線下協同的開發環境。針對更加專注於資料建模和問題解決的資深演算法工程師和資料科學家，華為ai計算框架mindspore 提供自動化的並行能力，只需簡單幾行描述就可以讓演算法跑到幾十乃至上千ai運算節點上。提供強大的自動微分能力，從原始碼級別幫助實現微分運算元的自動開發，極大釋放專家們的創造力。
完備的ai模型管理
對於演算法開發人員來說，對模型效能的評估以及調優是一項重要且難度極高的工作。modelarts2.0提供了豐富的模型評估介面和視覺化能力，並且能夠基於評估結果給ai開發者提供模型診斷建議，輔助開發者對模型進行調優和增強。
持續進化ai模型推理
華為雲ai重灌公升級，modelarts2.0效能飛躍
從2023年到現在，人工智慧計算的能力增長了30萬倍，同時期的晶元效能提高了30倍左右，這遠遠超過了摩爾定律。但仍然難以滿足以指數級增長的ai算力需求，這對於計算體系結構也提出了挑戰。
在實際的開發工作中，ai對於算力的需求可以說是無止境的。換句更容易理解的話來說，就是ai應用落地最大的挑戰是識別度、準確度不高，想要提高ai模型就需要更高的算力支撐。
為了給開發者提供充裕經濟的算力，9月18日，華為副董事長胡厚崑在華為全聯接大會上發布了基於atlas 900的華為雲ei集群服務，以解決當前業界算力稀缺的問題。作為全球最快的ai訓練集群，華為雲ei集群服務代表著目前全球的算力巔峰。據悉，華為雲ei集群服務巔峰算力的背後，是華為工程師們用集體智慧型實現從底層硬體到軟體構架全棧優化。而modelarts2.0能夠支援華為自研的世界最快ai集群——atlas 900，訓練速度業界第一。
業界普遍認為，ai是一項通用目的技術。這意味著，所有行業都有可能被 ai 帶來的技術與理念所重構，這是技術進步帶給產業的全新機會。
作為貫通ai底層架構與ai基礎能力的開發平台，modelarts肩負著使能各行業ai開發流程與生態搭建的平台使命。基於modelarts 2.0，普通使用者都可以以極低成本訓練乙個模型，企業級開發者可以一站式完成複雜模型的訓練與部署。
實際上，擁有超強功能的modelarts 2.0可以說是華為雲在ai領域的先鋒解決方案，也是華為雲全棧全場景ai能力公升級的一部分。
在普惠ai這條賽道上，華為雲正快速奔跑。依託華為全棧全場景的ai能力，相信華為雲未來也將帶來更先進的ai技術，使能千行百業。
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