DevOps for AI解决计划亮相百度AI开发者大会

公开课上提到的AI服务到底是什么?开发一个AI服务和开发其它服务有哪些异同呢?

一、AI服务及开发挑战

01. AI服务是什么,他的开发过程是怎样的?

以AI视觉能力为例,一个完整的AI服务包括了基于AI模型的AI基础能力,也包括了对外提供服务的工程代码,最终用户通过不同的客户端对服务进行访问。一个完整的AI服务开发包括了工程代码开发、模型训练以及最终的集成阶段。

在工程代码开发阶段,工程师像开发普通服务一样通过coding, build, test等活动,最终产出发布物

在模型训练部分,工程师经过数据收集与标注、数据处理、模型训练与调优等活动最终产出一个AI模型

接下来,工程师需要将工程部分的发布物和AI模型打包在一起形成最终的产出物,并将最终产出物发布到线上02. AI产品研发面临的挑战有哪些?

相对于传统软件开发而言,AI产品的研发面临着诸多挑战:

1、项目协作难:项目涉及开发、测试、运维等多角色,而AI项目往往额外涉及多个AI算法团队,沟通、协调成本高,工作效率低

2、技术要求高:AI研发流程更长且专业性要求更高

3、环境周边成本高:AI数据、模型、服务、工具维护使用成本高、安全风险大

4、技术复用难:业务闭环迭代慢,且无法快速规模化迁移应用已有能力

二、AI服务开发全生命周期解决方案

针对以上问题,百度内部通过多年的探索和实践,最终形成了一套针对AI服务的DevOps解决方案。该方案涵盖了模型训练的部分,以及服务代码开发的DevOps部分,并已经实现了全部的产品化,被百度内部多个AI开发团队所使用。整套方案贯彻了DevOps理念中自动化一切的部分, 包括:

1、服务代码--模型组装--服务部署自动化

2、训练工具源码--训练工具集成自动化

3、训练数据管理--模型训练--模型评估自动化

（编辑：大连站长网）

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