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信也科技9?模型管理平臺:以AI技術助力行業集成創新
2020-12-31 11:58 來源:中國經營網

近日,信也科技(NYSE:FINV)推出的9?模型管理平臺在信也科技開放日上首次亮相。9?平臺能夠提供一站式人工智能模型服務,它以AI技術服務集團業務全鏈路,助力金融科技行業集成創新。

據了解,9?平臺的名稱靈感來源于哈利·波特系列中的9?站臺,該站臺可以通往魔法學院開啟奇妙世界,而信也科技的9?平臺,則是通過人工智能技術支持集團科技業務,并為合作伙伴賦能。

為眾人所熟知的是,人工智能發展數載,它潛移默化地影響著人們的生活,在越來越多的領域發揮著舉足輕重的作用。無論是行業巨頭還是新興企業,均在人工智能領域發力,力圖將此技術推廣到更多的應用場景。

9?模型管理平臺:我從哪里來?

AI模型訓練平臺,基于核心模塊和應用場景的不同,又可以稱為深度學習平臺、機器學習平臺、人工智能平臺。用戶在AI平臺能夠使用不同的機器學習框架進行大規模的訓練,對數據集與模型進行管理和迭代,同時通過API與本地部署等方式接入到具體業務場景中使用。

簡單地說,AI平臺=AI FAAS+(PAAS)+(IAAS)。業界不乏優秀的機器學習平臺,如微軟的Azure、亞馬遜的AWS Machine Learning、阿里的PAI平臺、百度的Paddle以及騰訊的TI平臺。一般的平臺產品基于基礎的機器學習和深度學習計算框架進行二次開發,提供一站式的生態化服務,為用戶提供從模型訓練、模型評估、模型在線預測的全流程開發和部署支持,以期降低算法專家在工程化時的使用門檻。

9?模型管理平臺:我的解決方案

AI平臺在搭建與落地的過程中,均會遇到機器學習門檻高、落地慢、實施周期長等問題。結合日常工作流程中遇到的問題,9?平臺提供了一系列的解決方案,以解決模型落地上的一系列難題。具體問題如下:

1、模型環境構建難,從模型到服務轉化慢。2、多個模型共用一套環境,但模型需要獨立更新,對環境的維護需格外謹慎,變更風險巨大。3、模型服務交付周期長,工程環節耗時長,人力投入大。4、模型服務回退慢,模型發布后,如發現有問題嘗試退回到上一個版本需要數分鐘,乃至數小時。5、模型服務擴容慢,面對突發流量時,響應延遲。

針對以上難題,9?平臺可提供詳盡的解決方案,具體體現在以下五方面:

1、模型環境標準化描述,提供一套簡單、統一、覆蓋廣的規范來定義模型環境,加快流程。2、將統一標準描述下的模型環境鏡像化,支持模型容器化運行,提供模型環境隔離和模型運營隔離。3、工程環節代碼采用自動生成技術,實現人力零投入,降低邊際成本。4、模型發布環節采用藍綠發布與金絲雀發布,提供操作簡單的快速版本切換與流量切分。5、利用使用率、飽和度指標配合彈性伸縮算法,提供秒級的擴容,快速響應突發流量。

9?模型管理平臺:我的架構設計

根據企業不同的規模、資源及業務場景,AI平臺往往有不一樣的定位。例如AI和數據可同為一個中臺、AI平臺可視為業務中臺的一部分、AI平臺整合進技術中臺或后臺等。規模較小、資源有限的企業通常會選擇使用第三方AI平臺對業務進行服務,而非自建AI平臺。但信也科技已有數據中臺,因此信也科技的AI平臺更多承擔的是作為業務前臺的模型算法供給角色,在數據中臺的支持下,起到承載業務,對接數據與技術底層的作用。

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9?平臺的架構設計

時下主流的AI平臺有兩種產品形態:一種是趨向AutoML,主要為非算法專家提供的可視化訓練平臺,通過拖拽、拉取等方式完成模型設計和訓練中的組件排布,完成模型構建,例如Azure;另一種是為專業人士提供的模型設計和訓練工具,將模型訓練和管理通過工程化平臺進行集成管理。也有集成兩種方式的AI平臺,例如阿里的PAI,為各種層次的人工智能工作者與愛好者提供不同專業程度的工具。

信也科技對AI平臺的定位是能夠快速解決問題、提高能效。因此,信也科技優先選擇為算法和模型運維工程師提供針對模型生命周期管理的解決方案。

9?平臺加速了模型生成和服務化,可提供一整套從模型管理、模型訓練到模型部署、模型監控的全生命周期解決方案。它不僅可幫助算法專家解決訓練環境與訓練過程中的保存管理問題,還可幫助解決在模型部署和上線時的各種問題,并提供線上部署模型的監控服務。

目前9?模型管理平臺已部署各類模型數百個,實現模型日服務量超過1000萬;可在秒級內獲取合適資源;能自動使用CPU、GPU資源,實現自動擴容,性能提升60%;模型上線僅需1分鐘,大大節約了部署時間。

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