現(xiàn)如今AI技術(shù)、概念火爆、落地應(yīng)用更是繁多，但開發(fā)呢？是否困難？到底有多痛？

這一問可不要緊，竟然引來諸多吐槽，攻城獅們紛紛表示，AI開發(fā)對(duì)技能要求實(shí)在是高，技術(shù)知識(shí)你要懂，機(jī)器學(xué)習(xí)的背景理論也要get到，研發(fā)上線周期不但拖沓漫長(zhǎng)還經(jīng)常被運(yùn)維挖坑，簡(jiǎn)直苦不堪言……

好不容易“過五關(guān)、斬六將”，一路上不是缺少優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)資源，就是沒有合適的軟硬件開發(fā)環(huán)境，一會(huì)兒要求算力，一會(huì)兒又必須是專有硬件，成本奇高不下……

要說這痛點(diǎn)，恐怕一直都是“沒有最痛、只有更痛”！

億哥，一名來自華為云EI（企業(yè)智能）解決方案的攻城獅，戰(zhàn)斗在研發(fā)最前線，也深知其中苦楚！

“要訓(xùn)練模型，就要有大量的數(shù)據(jù)來優(yōu)化算法。數(shù)據(jù)很難獲得，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)更是難于上青天。好不容易萬事俱備，訓(xùn)練之后還要調(diào)優(yōu)，調(diào)優(yōu)之后再要測(cè)試，測(cè)試之后呢可能才是最后的部署……這一整套流程下來，工作量巨大到驚人。”億哥慢慢道來。

此外，經(jīng)過長(zhǎng)期的實(shí)踐觀察，億哥表示，AI開發(fā)其實(shí)可以簡(jiǎn)單分為兩類，分別是算法與應(yīng)用。

立足應(yīng)用角度，有些人可能并不是很關(guān)心“算法那些事兒”，更關(guān)鍵的著眼點(diǎn)是如何快速找到適合自己業(yè)務(wù)發(fā)展的模型來使用，隨后如何快速驗(yàn)證并發(fā)布上線等，但細(xì)想想，就算無需考慮實(shí)現(xiàn)過程中的技術(shù)難度，處理完這一攤事兒之后，時(shí)間上也把創(chuàng)新這點(diǎn)熱度“絞殺”了。

聽完億哥的話，可以想見，想要既開心又便捷的完成AI開發(fā)，務(wù)必需要一款完整的平臺(tái)來支撐各個(gè)研發(fā)環(huán)節(jié)，從算法到部署，全生命周期且一條龍服務(wù)才是王道。

“AI 開發(fā)這么痛？NO problem，我們選擇迎痛而上！”

這是億哥的決心，也是華為云一直以來在AI發(fā)展上懷抱的希望！

對(duì)此，華為云提供了全托管一站式AI開發(fā)平臺(tái)，覆蓋AI開發(fā)的各個(gè)階段。從環(huán)境準(zhǔn)備，數(shù)據(jù)處理、訓(xùn)練測(cè)試、模型管理、部署推理，甚至包括端邊云的部署一應(yīng)俱全，最重要的是，選擇面向所有AI開發(fā)者，無論是AI算法開發(fā)、火熱的應(yīng)用開發(fā)還是解決方案開發(fā)等。

同時(shí)，平臺(tái)也附加很多高級(jí)特性幫助開發(fā)者提高開發(fā)效率以及模型質(zhì)量，例如大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動(dòng)調(diào)優(yōu)、AutoDL、模型壓縮加速和模型編排等。更重要的是，華為云由于自身“重質(zhì)量、重體驗(yàn)”的傳統(tǒng)精神，平臺(tái)研發(fā)也必將為開發(fā)者提供靠譜的服務(wù)。

圖片來源：www.ebrun.com

具體而言，就億哥介紹，華為云AI平臺(tái)的研發(fā)充分考慮了各類開發(fā)者的訴求，無論是算法研究還是應(yīng)用開發(fā)。

“他們可能有一些屬于自己的想法或者開發(fā)的側(cè)重點(diǎn)，但從本質(zhì)上來看這種訴求是共性的。例如對(duì)于應(yīng)用開發(fā)來說，相關(guān)開發(fā)人員可能不太關(guān)心基礎(chǔ)設(shè)施層面的設(shè)計(jì)與部署，無論是可靠性、性能安全程度以及運(yùn)維難易，都不在過多的考量范圍之內(nèi)。但業(yè)務(wù)層面，降低應(yīng)用難度并提高基礎(chǔ)運(yùn)營能力就很關(guān)鍵了?！眱|哥補(bǔ)充道。

所以關(guān)于應(yīng)用與業(yè)務(wù)的匹配，用戶可以在AI市場(chǎng)搜索和使用已有模型，或者使用平臺(tái)自動(dòng)學(xué)習(xí)的能力生成所需模型。這樣對(duì)于不精通算法的應(yīng)用開發(fā)者來說，即使不具備太多的算法知識(shí)也可以去很好的完成業(yè)務(wù)，上線亦是如此。

同樣的道理，對(duì)于算法開發(fā)者來說，由于本身具備一定的理論基礎(chǔ)與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，平臺(tái)的目的就是幫助其利用更高效的開發(fā)工具在研發(fā)新算法的道路上“越走越順暢”。

例如提升開發(fā)效率、提高訓(xùn)練速度以及優(yōu)化模型的精度、簡(jiǎn)化模型部署等

。此外，有關(guān)算法的驗(yàn)證，華為云一站式AI平臺(tái)也會(huì)提供完善的模型管理、對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)集操作等舉措來方便這種驗(yàn)證工作的進(jìn)行。

用億哥的話說，其實(shí)每一類開發(fā)者都有自己不同的業(yè)務(wù)需求和痛點(diǎn)，華為云就是針對(duì)痛點(diǎn)幫助解決問題。由于算法和應(yīng)用開發(fā)痛點(diǎn)不太一樣，各自的解決方法也有差異。

話說AI這東西聽起來很“神奇”，但像億哥一樣投身其中的開發(fā)者們卻都“平淡無奇”。

AI表現(xiàn)很“神奇”，但學(xué)習(xí)卻沒有捷徑。

億哥表示，行業(yè)很熱，資料很多、更新迭代很迅速，如果以開發(fā)的心態(tài)去把握肯定會(huì)受益良多。

但學(xué)習(xí)是一回事兒，真正要掌握它是另外一回事兒。俗話說，光看不行，還要去動(dòng)手做測(cè)試，做業(yè)務(wù)，只有實(shí)踐才能知道其中關(guān)竅。

AI相比于其他領(lǐng)域的技術(shù)最大區(qū)別在于，有各種異構(gòu)的加速硬件、各種算法模型。

除了這兩點(diǎn)之外，還需要各種中間件、平臺(tái)、服務(wù)才能組成可用的產(chǎn)品，這些都可以借鑒以往的系統(tǒng)工程經(jīng)驗(yàn)，但一個(gè)完整的AI解決方案不僅只有AI產(chǎn)品和服務(wù)，還涉及云計(jì)算、大數(shù)據(jù)眾多領(lǐng)域的技術(shù)知識(shí)，復(fù)雜度可想而知。

如今都說AI開發(fā)可能會(huì)成為未來開發(fā)者必須掌握的一項(xiàng)基本技能，關(guān)于這一點(diǎn)，億哥也有自己的見解。

他表示，首先企業(yè)都在向AI轉(zhuǎn)型，這一點(diǎn)有目共睹，每個(gè)產(chǎn)品似乎都有AI的影子，從這點(diǎn)看，團(tuán)隊(duì)確實(shí)需要AI技能；但是在實(shí)踐的過程中，可以根據(jù)實(shí)際的工作內(nèi)容有所側(cè)重，例如工作偏向應(yīng)用、算法還是平臺(tái)技術(shù)？所需要的技能本質(zhì)上不太相同。

對(duì)于以后的工作，億哥明確指出，AI基礎(chǔ)技術(shù)的研究，例如基于RL的AutoML、小樣本學(xué)習(xí)、超大規(guī)模的分布式訓(xùn)練等，以及AI的商業(yè)落地，例如繼續(xù)挖掘業(yè)務(wù)場(chǎng)景，成熟方案如何快速交付用戶，將作為重要的突破點(diǎn)繼續(xù)加深探索。

但作為開發(fā)者，無論做哪些方面的AI研發(fā)，最重要的還是讓AI開發(fā)更簡(jiǎn)單，讓越來越多人投身于此，這不但是億哥那個(gè)關(guān)于AI的愿望，更是華為云期盼達(dá)成的愿景……