文章主题：AI技术, 数据, 算法, 算力
编辑：小白
【Editor’s Note】The rapid development of AI technology has gradually permeated various industries in our country’s economy. However, enterprises still face challenges such as data, algorithms, and techniques when applying AI technology. Therefore, the need for professional AI development and computing tools is crucial to help businesses lower the threshold of AI application and accelerate innovation. In response to this trend, AI development platforms have emerged one after another. Baiguai Technology aims to sort out typical AI development platforms through a series of articles, conduct comparative analysis on their technologies and functions, and reveal the mysterious nature of AI development platforms for a wide range of enterprises and industry partners.
1. AI开发平台背景
1.1 AI技术日益渗透进各行各业
在近些年，我们见证了一系列科技巨变，其中大数据、云计算等技术的飞速发展，引领了机器学习、计算机视觉、语音识别以及知识图谱等人工智能技术的迅猛进步。这些技术逐渐打破了科学与应用之间的障碍，深入融入我国经济生活中的各个领域。除了互联网等数字化原生企业在AI技术应用上走在前列之外，零售、制造业等传统行业，甚至政府机构也都在积极地接纳和尝试这一颠覆性的技术。这些企业正在以局部业务为试点，探索并实践着人工智能带来的可能性。
1.2 AI加速商业化仍需平台工具的助力
尽管人工智能技术的潜力不容忽视，它为企业创新与发展带来颠覆性的影响，然而在实际操作过程中，仍然需要在数据、算法以及算力等方面克服一系列挑战。
在数据领域，数据被视为驱动算法开发与训练的关键因素，其优劣直接影响到算法的训练效果和质量。在这个层面上，数据管理与探索面临着巨大的挑战。一方面，随着半结构化和非结构化数据的迅速增长，如何有效地接入、标准化以及挖掘这些数据的价值，已经成为了亟待解决的问题；另一方面，实际业务和生产中存在的数据噪声问题，无疑也加大了数据管理和探索的困难度。再者，数据标注的过程既繁琐又耗时耗力，海量数据的标注需求常常使得人们望而却步。
在算法开发与训练领域，随着算法模型的不断优化与复杂度提升，训练效率与计算性能成为关键性的挑战。同时，由于AI开发、训练技术及工具的高门槛，导致企业在寻求AI技术应用的过程中面临专业人才短缺的问题，从而增加了应用难度。除此之外，算法开发与生产涉及到多个角色的协同合作，但当前市场上缺乏高效的协作工具与平台，这使得沟通效率受到了极大的影响。
在算力领域，当前我国企业面临着两大挑战。首先，算力成本持续过高，这给企业的算法开发和训练带来了巨大的负担，使得传统企业在应对算力成本上面临巨大的压力。其次，尽管企业已经意识到了算力资源利用效率的重要性，但目前我国企业普遍存在着算力资源利用效率较低的问题，这不仅影响了需求和算力的有效匹配，也对算力资源的高效调度提出了更高的要求。因此，如何提高算力资源的利用效率，实现需求和算力的精准匹配，以及如何通过高效的算力资源调度来降低成本，已经成为我国企业亟待解决的问题。
在当前的挑战面前，我国的企业急切需要一种集数据接入、数据挖掘、模型研发以及算力资源调度管理于一体的AI开发和生产基础工具。这种工具能协助企业以低廉的成本和高效的方式运用AI技术，从而推动产品和业务的创新。因此，适应这一需求的AI开发平台产品也应运而生。
2. AI开发平台分类与概述
白海科技以产品逻辑和形态为切入点，对AI开发平台进行了初步的分类，并和大家分享了这一观点。根据我们的分析，AI开发平台大致可分为两类：集成式机器学习平台和AI基础软件平台。
2.1 集成式机器学习平台 *
集成式机器学习平台以算法开发全流程为导向，集成数据准备、模型开发、模型训练与部署等环节的相应工具或子产品集，在同一平台环境中满足企业算法开发与生产的全生命周期需求。集成式AI开发平台致力于提供一站式“大而全”的服务，且期望同时满足数据科学家/算法工程师的专业需求和缺乏算法开发基础的数据分析师和业务人员的要求，对企业客户和实际用户来说，通常会存在产品过于厚重复杂的挑战。
云厂商是集成式机器学习平台的核心玩家之一，依托自身云服务技术和资源，帮助客户在云上快速搭建机器学习模型。国外AWS、Microsoft Azure，国内阿里云、百度、华为等均已推出机器学习平台产品。
AWS Sagemaker：亚马逊云科技于2017年11月推出了 Amazon SageMaker 机器学习平台服务，是全球集成式机器学习平台的先行者。Sagemaker产品的广度和深度均处于行业标杆地位，广度方面不断完善AI开发各环节的工具，实现MLOps；深度方面，各环节工具相对更加精细化，且仍在不断打磨与完善其易用性。
Azure ML：微软早在2015年即推出ML Studio（经典版）——简易的拖拽式无代码开发环境。随着市场和技术的发展，微软不断完善机器学习平台相关功能，打造Azure Machine Learning (Azure ML)，为数据科学家和算法工程师提供机器学习全生命周期服务。目前Azure ML已成为MLOps标杆平台之一。
阿里云PAI：起初服务于阿里集团内部，2018年正式商业化，主要提供PAI-Studio可视化建模平台、PAI-DSW云原生交互式建模平台、PAI-DLC云原生AI基础平台、PAI-EAS云原生弹性推理服务平台四大子产品。PAI重点聚焦在模型的开发、训练和部署环节。基于阿里云的计算性能优化是其核心优势，PAI可为AI开发与生产提供大规模训练和推理的算力，支持阿里巴巴容器服务(ACK)集群级别的资源隔离。
百度BML：2020年，百度智能云正式发布飞桨AI开发平台企业版BML4.0，简称BML。BML基于PaddlePaddle平台和组件进行封装，主要为企业提供低门槛算法开发解决方案——一站式人工智能建模与推理预测服务。开源平台中积累的丰富的算法库和面向专业AI开发人员的工具是其核心优势，同时，百度BML支持广泛对接百度云内外部数据源。
华为云ModelArts：2018年，华为推出ModelArts 1.0。ModelArts与Sagemaker相似，致力于提供完善的端到端机器学习服务。ModelArts与华为软硬件生态(Asend芯片、CANN算子、MoXing、MindSpore框架等)深度协同，极大提升计算性能；同时在支持云-端-边快速部署方面，也具有优势。
（* 本文提及的平台与产品不具有任何排名和评价性质）
2.2 AI基础软件平台
AI基础软件平台以用户交互和使用需求为导向，可根据用户在AI开发和生产中的实际需要，配置相应功能模块。相比集成式AI开发平台，AI基础软件平台工具对数据科学家和算法工程师而言更加轻量、易上手。
从产品类型来看，AI基础软件平台更加丰富多样，各产品有差异化的功能和技术侧重点。典型的产品包括Databricks数据与AI平台、基于Kubernetes的机器学习开源工具集Kubeflow、以及以IDE为核心的Google Colab和JupyterLab等。值得一提的是开源工具平台Kubeflow，2017年12月该开源社区成立，历时两年，2020年3月Kubeflow1.0版本正式发布。Kubeflow的基础是Kubernetes，利用云原生技术的优势，让算法开发人员快速、便捷地部署和使用AI开发生产相关技术和软件。Kubeflow严格来说并非为一个统一的平台，而是一群松散工具组件的集合，各组件可单独使用也可协同配合使用。
白海科技也属于AI基础软件平台范畴，致力于提供新一代AI基础软件平台，推出Baihai IDP(Intelligent Development Platform)，为企业、数据科学家和算法工程师提供易用的集成开发环境、高性能的计算引擎和高效的数据管理平台。
3. AI开发平台的核心价值
虽然两类平台在产品形态和侧重点方面具有差异，但均为数据科学家在数据管理、模型开发、计算与训练等算法开发核心环节提供了丰富工具选项，帮助其提升开发效率，降低企业AI应用成本。
数据管理：算法开发与训练中，数据来源通常极为分散，数据存储具有多样性。通过AI开发平台，可便捷对接各类数据源，对数据集的接入、增删进行统一管理，简化数据科学家/算法工程师在数据接入与管理环节中的工作。
建模准备：数据质量是影响模型效果的关键，数据科学家和算法工程师通常需消耗大量时间与精力在数据探索、数据预处理和数据标注等准备工作环节。AI开发平台通过提供可视化的数据探索工具、数据清洗和数据增强等预处理工具和数据标注辅助工具，最大化提升算法开发人员的效率，使其更加专注在模型开发。
模型开发：模型开发方面，AI开发平台的核心价值是提供高易用性的集成开发环境。在这一方面，集成式机器学习平台和AI基础软件平台的功能侧重点具有明显差异。集成式机器学习平台通常同时提供交互式建模和拖拉拽的可视化建模两种开发工具，以满足专业数据科学家/算法工程师和低门槛业务人员/数据分析师的差异化需求，其中交互式开发环境以集成开源JupyterLab、Jupyter Notebook为主。AI基础软件平台则更侧重于服务数据科学家和算法工程师，为其提供支持多语言、环境管理、代码辅助、专业包库管理等功能的更便捷易用的交互式开发环境，帮助其提升效率。
计算与训练：模型训练需要消耗大规模算力资源和大量计算等待时间。AI开发平台通过提供分布式训练架构提升训练效率、降低开发人员等待时间，通过弹性计算资源的管理，有效提升算力资源利用率，节约算力成本。此外，白海IDP(Intelligent Development Platform)差异化地提供断点续跑和自动休眠功能，实现任务计算中间状态的保存与恢复，确保已经消耗的资源不被浪费，并大幅节约计算与训练时间。此外，部分集成式机器学习平台如AWS Sagemaker、百度BML开始提供模型评估工具，帮助开发人员快速识别模型选择和训练中的问题，助力模型迭代优化。
模型部署与运维：企业进行模型开发的最终目的是将其部署于业务应用中，实现商业价值。但模型的部署也面临重重挑战，如需支持不同的框架、异构硬件设备(CPU/GPU/NPU/FPGA等）等。AI开发平台，尤其是提供端到端服务的集成式机器学习平台，会帮助企业进行模型全生命周期的管理，打通开发训练和生产环境，实现模型的快速高效部署。
（* 根据各产品官网明确公开信息整理，如有问题请及时联系我们）
【预告：下一期，我们将对部分云厂商集成式机器学习平台进行功能和技术的对比分析，敬请期待】
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