Cycle de vie du développement de l'IA
Développement simple, puissant et précis de l'IA
Fonctions fondamentales du développement de l'IA
Combinez les ressources du cloud avec la chaîne d'outils de développement pour un perfectionnement de l'IA
ModelArts propose des instances de notebooks natives cloud, prêtes à être utilisées, vous permettant ainsi de tirer pleinement parti des ressources cloud pour accélérer le processus de développement et de débogage de l'IA. Ce mode est destiné aux débutants en IA.
En outre, vous avez également la possibilité d'accéder à distance aux ressources cloud via un environnement de développement intégré (IDE) local tel que PyCharm ou des plug-ins pour VS Code, vous permettant ainsi de personnaliser votre environnement de développement selon vos besoins spécifiques. Ce mode est destiné aux professionnels en IA.
Grâce à l'ingénierie algorithmique, ModelArts met à disposition une variété de suites d'algorithmes, de modèles pré-entraînés et de ressources en intelligence artificielle provenant de différentes communautés ainsi que de Huawei. Cela permet de renforcer le développement des algorithmes de ModelArts.
Apprentissage plus rapide de modèles de haute précision
Alimenté par une EI-Backbone, le flux de travail ModelArts excelle dans les domaines suivants :
- Réduction considérable du coût de la labellisation de données grâce à l'apprentissage de modèles de haute précision à partir de petits volumes de données.
- Amélioration rapide de la précision du modèle grâce à la recherche d'une architecture de réseau à espace complet et au réglage automatisé des hyper-paramètres.
- Réduction significative des coûts d'apprentissage grâce à l'utilisation de modèles pré-entraînés permettant de réduire le temps nécessaire au déploiement d'un modèle entraîné de plusieurs semaines à quelques minutes. Tous ces éléments renforcent le caractère inclusif de l'IA.
Gérez tous les modèles itérés et débogués d'une manière unifiée
Le développement et le perfectionnement des modèles d'IA impliquent souvent des itérations fréquentes et des phases de débogage. Cependant, il convient de noter que les modifications apportées aux jeux de données, au code d'apprentissage ou aux paramètres peuvent avoir un impact sur la qualité du modèle résultant. Lorsque les métadonnées du processus de développement ne peuvent pas être gérées de manière unifiée, la meilleure solution risque de ne pas être reproduite. ModelArts vous permet d'importer des modèles générés avec toutes les versions d'apprentissage à partir de travaux d'apprentissage, de modèles, d'images de conteneurs et d'OBS.
Déploiement en un clic des modèles sur le cloud
Les modèles ModelArts peuvent être déployés en tant que services en temps réel ou par lots. Les services en temps réel sont conçus pour traiter de grandes quantités de données à travers une exécution parallèle, tandis que les services par lots se distinguent par leur capacité à traiter rapidement des volumes élevés de données à haut débit.
Mise en pratique
Utilisez ModelArts pour prévenir les problèmes de production, augmenter la qualité et réduire les coûts opérationnels
Témoignages
Découvrez comment ModelArts a permis la réalisation de projets dans les domaines de la science, de la protection de l'environnement et des jeux
Rainforest Connection
Rainforest Connection (RFCx) est une organisation à but non lucratif qui se consacre à la protection des forêts tropicales à travers le monde. RFCx a bénéficié des services d'IA d'Huawei Cloud et ModelArts pour élaborer un modèle intelligent capable de détecter et d'analyser les vocalisations des singes-araignées. Grâce à cette approche, RFCx a pu acquérir une meilleure compréhension de leur environnement naturel, des dangers qui pèsent sur leur survie ainsi que de leurs comportements quotidiens. Ces informations aident les gardes forestiers à assurer la sécurité des singes-araignées.
Centre d'excellence en science du cerveau et en technologie de l'intelligence, Académie chinoise des sciences
ModelArts peut tracer et reconstruire automatiquement les neurones avec une précision et un taux de rappel allant jusqu'à 95 %. Grâce à la puissance de l'informatique parallèle offerte par les clusters ultra-larges de ModelArts, le temps total requis pour la reconstruction morphologique de 100 000 neurones peut être réduit de 125 années-personnes à seulement 10 jours. De plus, le coût de la reconstruction d'un seul neurone peut être réduit à seulement 1/77 du coût initial. Si l'étude était réalisée sur des souris ou des macaques, la réduction des coûts et les gains d'efficacité seraient encore plus importants.
IA Dark Forest
Le jeu de tir multijoueur Dark Forest, développé par Xishan Ju Game, a tiré parti de la plateforme d'apprentissage par renforcement hétérogène de ModelArts pour créer des agents autonomes intelligents et polyvalents. Ces agents sont capables de démontrer des compétences de jeu comparables à celles des joueurs humains. Les robots développés peuvent collecter des étoiles et des accessoires de la même manière que le feraient de joueurs réels, surpasser rapidement leurs concurrents et utiliser des stratégies efficaces pour remporter des batailles décisives. Les joueurs réels peuvent choisir de jouer avec eux pour une expérience de jeu nouvelle et plus enrichissante.