智东西（"大众年夜众号：zhidxcom）作者 | ZeR0编辑 | 漠影

智东西5月10日宣布，近期，一个规模化AI模型生产平台在Github悄然上线。

这个平台叫AI SUITE – YMIR（中文名：挖米匠），能以无代码开拓办法，实现数据管理、数据挖掘、模型演习、模型验证等功能。

由于各功能均已开源，你既可以用这个平台高效演习出AI模型，也可以按需任意修正代码，并且无论是个人利用或商用，都完备免费！

其核心发起人阵容亦相称吸睛，有多位有名国际AI大牛，包括：云天励飞首席科学家王孝宇；美国硅谷NEC实验室媒体剖析部主管、UCSD教授，印裔科学家Manmohan Chandraker；前谷歌、亚马逊、Snap机器学习研究员，硅谷初创公司Heali联合创始人、首席AI官，法裔科学家William Brendel等等。

▲云天励飞首席科学家王孝宇（图左），印裔科学家Manmohan Chandraker（图中），法裔科学家William Brendel（图右）

王孝宇见告智东西，有多家美国科技巨子公司的首席AI官担当这个开源项目的顾问。

此前，YMIR紧张发起人撰写的论文《YMIR: A Rapid Data-centric Development Platform for Vision Applications》已被国际顶级机器学习会议NIPS 2021收录。

▲YMIR论文

除了大牛云集外，在上手试用YMIR平台后，智东西的感想熏染是，对付有一定编程根本的开拓者而言，这个平台绝对会带光降盆力的飞跃。

曾经TensorFlow、PyTorch等开源框架，掀起了AI开拓遍及的盛世，那么如今这些国际AI大牛发起的开源AI根本软件平台，又能带来哪些改变？

比较此前已有的AI模型开拓平台，YMIR有哪些独特上风？它通过若何的核心技能，来知足在真实业务场景中大批量生产模型的需求？

带着问题，智东西联系到了YMIR平台的几位发起人和核心研发成员，挖掘其背后的技能真经。

YMIR项目链接：http://www.viesc.com/Github传送门：https://github.com/IndustryEssentials/ymirYMIR论文链接：https://arxiv.org/pdf/2111.10046.pdf

一、免费的产品级开源工具：降落企业AI开拓门槛

为什么国际AI科学家们，要联合发起这样一个开源AI模型生产平台？

云天励飞首席科学家王孝宇是YMIR平台的核心发起人之一，据他回顾，发起YMIR的初衷，是希望通过开源AI系统能力，让每一家企业都能拥抱AI，加速AI家当化、平民化。

未来AI会渗入各行各业，AI能力或AI思维将会成为一个从业者需具备的基本本色，但因资源有限，每个企业都招聘很多博士去做AI开拓是不现实的。

这也是YMIR核心发起团队的共识：加速AI遍及，一定须要一个开源平台，来帮助AI企业低门槛、高质量地完成AI开拓。

▲YMIR主页

就像40年前，利用电脑是一项专业技能，而随着Windows操作系统、Office办公软件等工具地发展，如今基本受过高档教诲的人都会利用电脑。

AI亦是如此，要从早期过程不标准化、对人才专业度哀求高的“快糙猛”研发办法，过渡到大规模运用于各垂类行业阶段，搭建系统性能力平台至关主要。

“业内 虽然已有不少开源项目，但还短缺针对算法研发全流程事情的产品级开源工具。
”王孝宇说。

AI算法开拓是一整套专业研发环节的组合，包括数据标注、打算框架、神经网络设计、数据挖掘设计等等。
这些事情常日须要AI专业的硕士或博士通过编程进行每个环节的设计，并手动将这些环节连接起来形成一整套研发流程。

如果缺少开源易用的工具，那么高质量的AI研发就只能是“专家的事”。

YMIR团队对国内外的模型生产工具做过详细调研，他们创造，这些工具的开拓多由科学家或科研职员主导，缺少对家当认知，无法真正办理业界痛点。

“算法的研发是持续的过程。
”王孝宇说，“根据我们的履历，第一次演习的模型是百分之百不能知足业务需求的，你必须在客户现实的场景中去迭代模型，才能达到业务所需的目标。
”

但当前许多模型生产工具都是“一次性”、“空想化”的，演习一遍就不再动了，等模型被用到实际场景，很可能涌现偏差。

而YMIR项目由一帮有丰富产品履历的AI算法开拓职员参与，他们将此前的履历以数据、流程等可视化的形式沉淀积累，通过流水线流程设计，让AI开拓的事情效率飞速转起来。

“以前这么多人可以干一件事情，现在这么多人可以干十件事情，效率更高。
”王孝宇说。

无论是小型AI公司，还是有AI开拓需求但短缺AI研发人才的企业，都能免费利用这一开源平台，针对目标场景，演习出知足需求的专用AI模型。

据YMIR核心研发成员胡文泽博士透露，一些AI芯片公司也在投入人力向YMIR提交代码，从而批量化生产模型，知足研发芯片期间测试特定算法的需求。

这样一来，高精度AI模型开拓，不再只是AI专家的独享技能。

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▲YMIR团队分享的一个简短背景先容***

二、亲自上手：“挖掘-标注-演习”循环，高精度模型演习的有效飞轮

智东西试用后，觉得YMIR极易上手，全体过程无需敲入代码，只用进行鼠标点击或拖拽，每个步骤都有清晰的指引，而且可视化显示界面很方便用户对数据和模型的管理和查看。

YMIR采取项目制管理设计，覆盖了范例AI模型开拓过程中端到真个全流程步骤，通过将演习流程标准化和可视化，为数据处理、模型演习、模型评估、模型迭代等业务需求供应一站式做事。

下面我们展示YMIR系统的几个紧张用户界面。

在利用YMIR前，你须要先准备好数据集，并安装好英伟达驱动环境，然后就可以进行数据集导入了。

▲界面1：数据集导入

需把稳的是，当你导入带标注文件的数据集时，要确保标注类型属于系统已有的标签列表，否则需前辈入标签管理界面，添加自定义标签。

完成该任务后，页面会指引进入数据标注步骤。

YMIR支持利用开放的LabelFree标注工具，供应有一键标注做事，对数据集大小、用户数量、项目数量等均无限制。
你也可以外接其他标注工具。

▲界面2：LabelFree数据标注

胡文泽见告智东西，经由其内部测试，YMIR可支持数百万级数据规模的目标检测任务。

深度学习演习须要对大量的数据进行标注，如果全部由人工进行标注，人力和韶光本钱都很高。

而YMIR平台采取主动学习的方法，通过挖掘、标注和重演习的循环，比将全部数据标注后再演习的方法更加高效，减少了对低质量数据的标注本钱。

下图所示是数据挖掘界面。

▲界面3：数据挖掘

在AI模型开拓周期中，模型迭代霸占90%以上的韶光，而数据迭代是模型迭代的关键部分。

YMIR供应的数据集版本管理功能，能自动天生数据集版本，并记录每次对数据集的操作，完全追踪数据集的迭代，对有大量数据挖掘的研发非常友好。

在模型演习界面，你可以清晰地看到演习进度以及一些关键参数。

▲界面4：模型演习

每次模型演习后，YMIR还可以对模型结果进行验证，即通过可视化办法查看模型在真实图片中的表现。
如果达到预期，即可***模型；如果需连续利用该模型挖掘，则可进入下一轮的“挖掘-标注-演习”循环，直至达到预期效果。

▲界面5：模型验证

YMIR以模型与数据集的迭代为核心目标来设计，一套流程走下来，不仅能针对业务场景持续提高模型性能，还能提高开拓效率，降落研发门槛。

YMIR核心开拓者黄轩先容，过去用传统研发办法，大概至少需1个月迭代1次数据和模型，现在用YMIR平台1周就能迭代2次。

以前履历丰富的AI算法工程师才能完成的事情，现在，只要具备打算机操作知识，你就能用YMIR平台实现类似的高精度模型结果。

为什么YMIR在降落操作门槛的同时，能确保没有在产出模型质量上做妥协？

我们将不才一章节做进一步解读。

三、数据驱动，知足实际业务场景演习需求

针对不同运用处景，YMIR如何做到发挥稳定地演习出高精度模型？

这紧张得益于YMIR采取的数据处理办法。

YMIR是一个数据驱动的AI演习平台，与模型驱动的演习办法比较，在面对详细任务时，每每能更为快速地在目标场景中，迭代出高精度的AI模型。

模型驱动的显著特色是当模型足够准确时，其结果在绝大多数情形下可达到预期乃至取得最优。
但在实际运用中，纵然对一个详细任务进行精确实验室建模，其也极难在运用处景中达到预期。

而数据驱动的办法，是让模型在数据中不断校验调优，终极得出符合预期需求模型的过程。

这办理了业界的一个紧张痛点：模型须要持续迭代。

早在2015年，机器学习泰斗、斯坦福大学教授吴恩达（Andrew Ng）就在演讲中提到“公司的壁垒不是算法，而是数据”。

他认为，要打造一款AI产品，须要让算法利用足够的数据，使得产品运行起来，然后通过产品来获取用户，用户再供应更多的数据……周而复始。

吴恩达预言，在未来的AI研发中，数据迭代带来的性能提升，将大大超过模型架构本身的演进带来的性能提升。

而YMIR的核心理念，便是依赖产品级模型生产流水线平台，以主动学习、数据驱动办法，让更多不具备专业知识和履历的人参与到算法开拓中，从而加速AI技能和运用的繁荣。

▲一个范例的YMIR事情流程

YMIR平台先用少量已标注数据演习出一个初始模型，再用该模型从海量数据中挖掘出对优化模型最有利的数据，然后仅针对这些高质量数据进行标注，实现对原来的演习数据集进行高效扩充。

接着，该平台利用更新后的数据集再次演习模型，如此循环往来来往，模型的质量就会不断提升。

由于YMIR各功能都是开源的，你可以将自己开拓的工具对接到YMIR平台供应的开放API，也可以按照自己的想法修正代码，包括数据存储、模型演习、标注工具、可视化界面等等。

据理解，YMIR也参与了云天励飞得到2021年吴文俊人工智能科技进步一等奖的项目，是实现模型快速迭代平台的关键组成。

YMIR核心开拓成员向智东西透露，目前已有超过20家机构申请试用YMIR平台。

结语：以开源强化AI生产力

边际本钱是未来十年AI行业的竞争核心要素。
目前，AI模型通用性低导致的项目碎片化、交付效率低是行业的普遍痛点。
未来高效率、低本钱边际成产AI算法将成为行业的竞争焦点。

而拥有流程化、一站式、开放设计、无代码、开源免费五大特点的YMIR平台，对推动AI模型生产更加高效低质的目标，起到积极的推进浸染。

总体来说，YMIR平台的利用门槛很低，采取RPA流程化思维设计，一站式覆盖AI模型生产的全体生命周期，支持无代码开拓，不须要利用者具备专业AI技能，并且个人、企业均可免费利用不受限。

有编程根本的开拓职员，不妨申请试用，也可以参与到这个国际开源社区中互换，或许能被启示或贡献一些新的想法，助力优化AI模型生产流程。

YMIR试用申请地址：https://github.com/IndustryEssentials/ymir#12-apply-for-trial