開放免費演算法、升級一鍵部署，YMIR開源AI平臺再升級！大降人力成本

智東西（公眾號：zhidxcom）

作者 | ZeR0

編輯 | 漠影

怎樣低成本、高效率完成大批次人工智慧（AI）演算法模型的生產？在面向真實場景的AI模型應用中，這個樸素的問題正愈發成為“剛需”。

畢竟術業有專攻，連廣大專業的AI演算法工程師都為了“煉丹”通宵達旦，半路入門的非專業人士要想做出一個好用的AI模型，耗時費力在所難免，還冒著跑不出滿意效能的風險。

那麼能不能打造一個工具，將AI模型開發全流程變得像上手App般輕鬆易學？

多位國際AI學術大牛正在組隊推進這樣的研究。他們共同發起了一個免費開放、無程式碼的產品級開源AI基礎軟體平臺YMIR，想要藉助開源的力量，讓每一家企業都能輕鬆高效地開發出滿足實際業務需求的高質量AI模型。

YMIR今年5月才正式上線，短短半年已在社群大受歡迎，截至目前吸引了超過500家企業使用，涉及機器人、工業、晶片等行業。

據開發者反饋，使用YMIR後演算法生產效率普遍提升6倍，演算法人員的需求量降為原來的1/10。

現在，它進一步瞄準AI開發過程的常見痛點，升級至2。0版本，增設了公共演算法庫、一鍵模型部署等新功能，真正實現AI模型生產的全生命週期覆蓋。開發者不僅可以在該平臺上免費獲取多類常見演算法，而且只是動動滑鼠，就能將演算法一鍵部署到終端裝置中，實現“開發即應用”。

不管你是想要輕鬆上手AI開發，還是想要最佳化AI開發效率、提高AI模型質量，這都是個值得一試的生產力工具。

▲YMIR主頁

一、免費開放演算法，高精度模型隨用隨取

要實現AI模型的規模化生產，需要有更好用的工具，來精簡整個開發流程中的重複步驟，為開發者持續“減負”。許多雲大廠及AI公司都在為此拼技術、拼經驗，將開發門檻一降再降。

問題是，AI應用場景太廣泛了，從廚房監控蟲鼠到工廠質檢零件，很難能用一套兼而有效的解決方案去滿足各類應用需求。而企業推出的AI開發平臺，大多聚焦於部分業務相關的高頻場景，難免不能顧及一些偏低頻、小眾的應用需求。

面對這些難題，開源也許是更有效的解法。

在計算機發展史中，開源的價值不言而喻，眾多開發者的智慧與經驗凝結在一起，共同打磨出更高質量、更完善的作品。

同樣，開源AI基礎軟體平臺YMIR也是一項“眾志成城”的工作——一群產品經驗豐富的AI演算法開發人員參與其中，將此前的經驗以資料、流程等視覺化的形式沉澱積累，透過流水線流程設計，大幅提升AI演算法模型的生產效率。

YMIR平臺透過無程式碼開發方式，實現資料管理、資料探勘、模型訓練、模型驗證等功能，以資料驅動演算法模型訓練和迭代，使得開發者能夠一站式開發可應用部署在工業化生產中的演算法，滿足實際業務的需求。

這樣一來，高質量的AI模型開發，就不再是隻有“專家”才能辦到的事。一些中小型企業也得以節約更多專業人才的招聘留用成本，同時具備快速訓練出滿足業務需求的AI模型的能力。

還有一個“減負”新招，是“公共演算法庫”板塊。

這是YMIR2。0的新增功能，開放了第三方演算法。開發者如果不想從頭訓練，就可以在“公共演算法庫”直接選用已經被訓練就緒的演算法模型，呼叫部署到自己的業務中。

▲公共演算法庫

目前，“公共演算法庫”中的演算法均可免費使用，已預置有城市治理、防疫、明廚亮灶等行業的多種演算法，包括“人車非”檢測、口罩檢測、廚師服穿著檢測等常用的高精度演算法，而且在持續上新。

你也可以將自己訓練好的演算法模型公開上傳，方便有同類需求的開發者呼叫，這樣有助於減少重複開發造成的資源浪費問題。對於上傳的演算法，YMIR團隊有一套專門的稽核流程，來確保演算法精度能透過標準化測試，滿足基礎的應用要求。

二、一鍵部署，打通AI開發“最後一公里”

除了幫開發者提高訓練效率外，YMIR2。0還上線了另一個AI研發重要環節——“一鍵部署”，以解決從演算法到應用的“最後一公里”問題。

AI演算法模型開發的最終目標，是將其部署到實際業務場景中，發揮應用價值。

將部署環節標準化，不僅省力，也更省錢。以前工業界中，一個開發團隊做硬體部署，普遍至少需要由幾位工程師組成的小團隊，每年僅是人才成本就動輒有上百萬元。

而YMIR2。0上線的模型部署功能，只要一鍵點選滑鼠，就能將高精度演算法模型以簡單、高效的方式部署到智慧攝像機等各類終端裝置中。

▲演算法一鍵部署到硬體裝置上

這個部署功能的實現，對開發團隊的能力提出了更高要求，既需實現高度模組化，使其能相容所有演算法，又得在部署速度上具備優勢，從而支撐起更高精度、更大規模的模型部署。

這樣一來，企業不僅可以省去上百萬元的成本，而且有效縮短演算法進入市場的週期。

完成演算法部署後，開發者還能夠透過平臺觀察獲取演算法在應用中的表現。

模型可部署到的硬體裝置也是開放的。目前YMIR2。0支援包括瑞芯微在內的6款硬體平臺。

順帶提一句，YMIR已開啟硬體裝置（部署硬體）認證，並有多個廠家已透過，在“Github-硬體支援”模組或者京東上搜索“YMIR”就能查到相關資訊。

YMIR專案連結：http：//www。viesc。com/

Github傳送門：https：//github。com/IndustryEssentials/ymir

之前YMIR1。0剛上線時，智東西曾上手體驗過，只要具備開發AI演算法的基礎知識，基本上不需要付出什麼學習成本，跟著視覺化頁面的指引，就能很輕鬆地跑通AI模型訓練及管理流程。

現在升級的YMIR2。0，可以較明顯地感受到使用者體驗方面有進一步做最佳化，人機互動設計變得更加友好，模型生產迭代過程更直觀，引導使用者操作的體驗也比之前更加流暢。

▲全流程專案迭代

對於AI開發來說，演算法是靈魂，資料是生產力。訓練測試模型的資料集如果有問題，演算法再優質也會白搭進去不少力氣。

因此YMIR2。0還新增了對開發者非常有用的資料分析、模型診斷等功能，這對有密集AI開發需求的企業或個人提高效率會很有幫助。

資料分析可以對資料集的大小、質量、標註框總數、標註框解析度等進行管理和分析，還能分析模型生產後在測試集上的表現。

▲資料集分析

模型診斷則透過自動化分析模型和視覺化呈現，有助於提高查錯效率，更加立體地呈現模型在什麼地方出了問題、在什麼地方表現比較好，從而使開發者可以更有針對性地調整最佳化演算法設計。

▲模型診斷

三、萬里長城第一步，終極目標是AI生態繁榮

YMIR平臺由一支國際化團隊發起，包含多位國內外知名AI產學界大牛。

比如雲天勵飛首席科學家王孝宇；美國矽谷NEC實驗室媒體分析部主管，印裔科學家Manmohan Chandraker；前谷歌、亞馬遜、Snap機器學習研究員，矽谷公司Heali聯合創始人、首席AI官，法裔科學家William Brendel等等，都在YMIR發起團隊陣營中。

▲雲天勵飛首席科學家王孝宇（圖左），印裔科學家Manmohan Chandraker（圖中），法裔科學家William Brendel（圖右）

其相關論文去年被國際頂級機器學習會議NIPS 2021收錄。

▲YMIR論文

YMIR論文連結：https：//arxiv。org/pdf/2111。10046。pdf

雲天勵飛首席科學家王孝宇告訴智東西，起初YMIR開發團隊預期會有更多的個人開發者上手試用該平臺，但出乎意料的是，短短5個月間，YMIR平臺已經在產業界砸出一些水花，被不少來自不同行業的企業嘗試。

“使用者是用腳投票的。”王孝宇說，能提升開發效率、解決實際問題，開發者就願意採用。

與市面上一些基於雲服務的AI開發平臺不同，作為一個開源平臺，YMIR具有低成本、開放式設計等優勢，不僅全流程功能免費、允許開發者按需修改最佳化程式碼，而且能滿足私有化部署對於隱私安全的需求，全開發流程可在本地進行，資料和演算法模型完全掌握在開發者或企業自己手中。

王孝宇希望企業或個人使用者在使用YMIR2。0平臺的過程中，也能夠積極回饋社群，共同努力將這個專案做得更好。

在他看來，現階段AI商業化解決方案雖然很多，但每家各做各的，沒有形成合力，其實並不利於AI長遠的發展。人們對於如何使用標準化AI軟體去推動產業升級缺乏經驗，這是一個預期非常長的有待被教育的過程。

“只有整個行業形成共識，認同AI是必須使用到的技術能力時，AI產業才能往更高的層次推進，標準化AI生產工具會變成未來不可分割的一部分。”王孝宇說。

目前，YMIR在做的事，即是透過實現小閉環，讓更多AI企業能夠利用這些小閉環幫助客戶打造大閉環，逐漸形成標準的通用化工具，最終推動整個AI大生態的繁榮。

結語：徵文活動評選中，最高贏5000元獎勵和工作機會

開源AI專案並不少見，但一款全流程免費開放、能適應大多數垂類行業差異化應用需求的開源AI開發平臺，目前仍相對稀缺，YMIR平臺也還在持續進化和擴容生態的路上。

為了進一步鼓勵和吸引開發者，YMIR開發團隊計劃舉辦“YMIR主題種草徵文”活動，邀請各位開發者來講述YMIR的使用心得。

活動將最終被評出一等獎、二等獎、三等獎若干，分別可獲得卡券5000元、卡券1000元、卡券500元，以及附加獎若干，可獲得卡券500元。優秀作品作者將有機會獲得YMIR團隊的工作/實習機會。