阿里巴巴淘系技术开源轻量级深度学习推理引擎 MNN 以来,得到了业界的普遍认可 —— 数十家企业成为 MNN 的用户,不乏有一线科技企业;此外,MNN 还与上海交大等一线院校展开合作,深度连接产学研。
除 MNN 引擎建设外,MNN 团队还深度参与了阿里内部的端AI应用实践。AI 应用门槛高、算法模型部署链路长是长期困扰我们的问题。为了解决这两个问题,我们将上百次实践中长期积累的方案沉淀为一站式 AI 研发范式 —— MNN 工作台。
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今天正式推出 MNN 工作台,这将极大降低AI应用门槛、将AI研发的效率提升数十倍,让“技术小白”也能快速上手,轻松设计自己的AI应用。
要打通AI应用的“任督二脉”,需要“十八般武艺” —— 你需要同时熟悉AI和业务,要搜得到数据、啃得了论文、改得动模型,末了还得会移动开发,打通业务流程。道阻且长,任一环节出了问题,都可能断送AI应用探索之路。
市面上其实不乏有一些云端模型训练平台,但大多只在流程中的数据和模型上下功夫。相较之下,MNN 工作台是第一个同时应对 AI 应用启蒙、无门槛训练和一键多端部署的一站式 AI 平台。
AI 应用启蒙最好的办法是参考行业的最佳实践,并且动手玩一玩。
MNN 工作台中,提供了人像分割、文字识别等主流应用的实例,无需训练就可以直接使用。通过 MNN 工作台,可以方便地在电脑和手机上体验AI的效果。AI 的视觉效果会直接叠加在相机视频流上,改变相机机位,就可以看到效果的变化。同时,还可以通过开关、滑块等来调节算法参数,同样可以实时观察到调整的影响。随手改、随心玩的即时体验,可以帮忙用户理解算法,打开想象的空间,更好地寻找AI和业务的结合。
在帮助用户无门槛训练自己的AI算法模型方面,MNN 工作台也下足了功夫。
MNN 工作台支持图像分类、文本分类等模型的训练,而且,所有的操作都可以通过图形化界面来完成。用户不需要了解模型训练的细节,只需要按照提示,提供训练所需的数据,就可以完成模型的定制。同时,MNN 工作台使用了迁移学习技术,用户仅仅需要少量的训练数据,就可以训练出效果上佳的专属模型。MNN 工作台还提供了自动化标注工具和手工标注工具,来进一步简化训练数据的准备工作。最后,在模型训练完成时,MNN 工作台还会提供模型测试报告,涵盖模型的大小、性能、精度信息,辅助决策。
应用多端部署方面,MNN 工作台为电脑和手机都提供了强大的 Python 运行环境 —— 三端一致的开发体验。
但更友好的,还是 MNN 工作台上所有的模型,都可以在电脑和手机上直接体验。是的,无需任何一行代码,试玩模型或训练模型都有对应的、已经编写好的代码!如果你需要修改算法实现,我们也提供了 Numpy、OpenCV 等常用库,尽可能降低图片、数据处理的成本。同时,在工作台上,扫码真机调试,断点、console 一应俱全,更有多端文件实时同步这样的黑科技等待你的解锁。
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