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人工智能實驗室五大實驗環(huán)境

機器學習環(huán)境、深度學習環(huán)境、Docker環(huán)境、Jupyter環(huán)境、OpenStack環(huán)境

一、機器學習實驗環(huán)境

普開人工智能實驗室——機器學習實驗環(huán)境:是一個機器學習計算服務平臺。通過整合高性能計算、云計算、大數據、機器學習等多學科的關鍵技術,提供一站式機器學習云計算應用服務解決方案.能夠幫助用戶快速構建機器學習應用,以解決實際問題,同時可以導出相關代碼,供用戶學習使用。 AI機器學習實驗環(huán)境集成分類、聚類、回歸、關聯規(guī)則、推薦算法及自然語言處理算法等多種算法,并提供直觀易用的拖拽式操作,使用戶無需編程也可訓練模型。

典型應用場景

機器學習通過分類方法獲得分類器以進行預測、通過聚類方法進行數據分析、通過關聯規(guī)則方法挖掘隱藏的信息、通過時間序列方法對時序問題進行研究以及各類推薦算法等。為我們帶來巨大方便的同時,潛移默化的將人工智能技術滲透到生活的方方面面。如:智能駕駛、金融、電商、農業(yè)、工業(yè)制造、醫(yī)療、政府、軍工等。

產品亮點

普開人工智能實驗室——操作簡單、算法豐富、支持代碼導出,提供多種企業(yè)應用級模型,基于行業(yè)的機器學習多種算法,通過拖拉拽方式輕松完成數據預處理和構建訓練模型,流程簡潔,直觀易懂,還體用一鍵導出代碼功能,通過平臺處理的工作模型自定義建模。

主要功能

普開人工智能實驗室——AI機器學習實驗環(huán)境:通過易操作、圖形化、拖拽式的界面,為初學者用戶量身定做了一個簡單高效的機器學習訓練平臺。該系統通過簡單的5個步驟,即可定制化訓練出用戶所需的工作模型:該系統同時也支持各行業(yè)的工程應用,用戶可以使用該訓練系統開發(fā)對應需求的工程應用及科研服務。

功能界面展示

數據預處理

構建模型

二、深度學習實驗環(huán)境

人工智能實驗室——AI深度學習實驗環(huán)境;通過整合人工智能、高性能計算、大數據及云計算等多學科的關鍵技術,提供從訓練到推理的一站式人工智能應用服務解決方案,能夠幫助用戶快速構建人工智能研發(fā)及科研環(huán)境,大幅降低人工智能技術準入門檻,提升人工智能研發(fā)效率。該系統集成圖像分類、目標檢測等多個應用場景,提供從數據集管理、模型管理、模型訓練到模型輸出的全流程AI計算服務。

產品特點

機器學習通過分類方法獲得分類器以進行預測、通過聚類方法進行數據分析、通過關聯規(guī)則方法挖掘隱藏的信息、通過時間序列方法對時序問題進行研究以及各類推薦算法等。為我們帶來巨大方便的同時,潛移默化的將人工智能技術滲透到生活的方方面面。如:智能駕駛、金融、電商、農業(yè)、工業(yè)制造、醫(yī)療、政府、軍工等。

交互式全流程計算服務

用戶全程無需編寫代碼即可完成機器學習計算任務。友好的WEB交互式界面,用戶可選擇算法,搭建包含數據預處理、特征工程及機器學習算法的工作模型,填寫算法參數并選擇計算資源,即可完成所設定的工作流程,由服務器計算任務結果并展示結果。

并行框架集成

平臺預集成配置的Hadoop、Spark等計算框架,每個算法都是并行的,可以在分布式系統spark上執(zhí)行。

數據集管理

支持上傳原始數據,通過預置的數據預處理和特征工程算法,對原始數據進行處理,得到所需可用數據。

機器學習算法集成

集成分類、聚類、回歸、關聯規(guī)則、文本分析及推薦算法等常用算法,包括決策樹、K均值、Aporiori等

模型訓練監(jiān)控

提供模型訓練可視化監(jiān)控界面,可實時監(jiān)控模型訓練進度、資源消耗等。并對模型計算結果可視化展示。

模型預測

可對用戶上傳的測試數據進行測試,并給出預測結果的可視化展示。

模型輸出

支持對已訓練完成的模型進行代碼生成并導出,可滿足用戶對于模型調用的彈性需求。

主要功能模塊

人工智能實驗——AI深度學習實驗環(huán)境:是使用Docker為容器構建的底層結構;使用TensorFlow、Pytorch等主流框架作為計算框架,并采用AlexFCN、AlexNet、FasterRCNN-VGG16、、Inception-V1、LeNet、MobileNet、ResNet50 SqueezeNet等15種神經網絡算法,為用戶提供高效、低錯誤率的實驗環(huán)境,可以應用于圖像分類和目標檢測等多種場景中。

功能界面展示——深度學習圖片分類

圖片分類是識別一張圖中是否是某類/某狀態(tài)/某場景,適合圖中主體相對單一的場景。在各分類圖片之間差異明顯的情況下,訓練數據每類僅需少量圖片,最快幾分鐘可訓練完畢,圖像分類應用場景豐富

  • 圖片內容檢索:定制訓練需要識別的各種物體,并結合業(yè)務信息展現更豐富識別結果
  • 工業(yè)分揀或質檢:定制生產線上各種產品識別,進而實現自動分揀或者質檢
  • 圖片審核:定制圖像審核規(guī)則,如訓練直播場景中抽煙等違規(guī)現象

創(chuàng)建模型

訓練模型

評估報告

功能界面展示——深度學習圖片分類

目標檢測是在一張圖包含多個物體的情況下,定制識別出每個物體的位置、數量、名稱,適合圖片中有多個主體的場景。定制物體檢測模型,可以檢測出圖片里面的所有目標物體名稱、位置。適用于一張圖片中要識別多個物體,物體計數等場景中。在各檢測物體之間差異明顯的情況下,訓練數據每個標簽僅需覆蓋少量圖片,訓練時間可能需要幾分鐘以上,物體檢測應用場景豐富。

  • 物體計數:如零售行業(yè)貨品擺放統計、醫(yī)療細胞計數
  • 工業(yè)質檢:如檢測出圖片里微小瑕疵的數量和位置

數據標注

訓練模型

測試模型

三、Docker實驗環(huán)境

人工智能實驗室——?Docker實驗環(huán)境:集中算力模式下,底層采用Docker技術實現,并使用K8S技術實現分布式集中管理。在應用層面上本平臺貼合用戶直接與教學業(yè)務場景緊密結合;從容器制作到容器使用全部都內嵌到平臺中。可支持教師深度二次開發(fā)各種信息類課程底層環(huán)境,也可用于課堂演示等等。

鏡像主機環(huán)境加工

鏡像環(huán)境加工與實驗手冊素材配置

四、Jupyter實驗環(huán)境

人工智能實驗室——Jupyter實驗環(huán)境:在諸多數據科學類實驗環(huán)境中,Jupyter是一個極易上手的IDE。包括各類開發(fā)語言均可內置,例如:Python3、R語言等,而且可以支持控制臺模式。本平臺采用集中算力統一管控方式(K8S),并將Jupyter lab版本內嵌到WEB中,方便學生實訓,教師演示。

啟動Ipython的控制臺模式

啟動R語言的控制臺模式

五、OpenStack實驗環(huán)境

人工智能實驗室——OpenStack實驗環(huán)境:本實驗環(huán)境采用集中算力模式,并按教學和實訓的應用需求,為用戶分配資源,多算力環(huán)境中使用Openstack進行集中管控,可以滿足教學、實訓時所需要的各類Linux虛擬機、Windows虛擬機的使用。

配置虛擬機的基礎母版

啟動虛擬機開始實驗

大數據人工智能實驗室用戶案例

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