EasyDL不止是零门槛
时间：2022-04-27 12:09:01 | 来源：行业动态
时间：2022-04-27 12:09:01 来源：行业动态
数据规模和数据质量是AI结果可靠性的前提和基础，而数据的标注和预处理往往需要较高的成本和较长的时间。对此，EasyData在每一个环节都提供了支持。
具体来看：在数据采集方面，EasyData支持摄像头采集图片、云服务数据回流两种方式，其中，前一种方案支持定时拍照、视频抽帧等多种方式，用户只要在摄像头中集成EasyData就能自动将本地视频流数据上传至云端，而通过数据回流还能对模型进行长线迭代，持续优化模型效果；在数据清洗方面，EasyData开放了图片清晰的完整方案，支持相似度去重、去模糊、裁剪、旋转、镜像5种标准清洗方案，以及过滤无人脸、无人体的高级清洗方案；在数据标注方面，EasyData提供了图片、文本、音频、视频四种数据格式的9种数据标注模板，支持物体检测、图像分割、文本分类三类任务场景，其中内置的百度自研Hard Sample主动学习挖掘算法，还可以针对不同智能标注任务、不同数据集进行针对性适配。
需要强调的是，虽然是零门槛，但EasyDL在保证模型训练精度方面是丝毫不含糊的。基于飞桨，EasyDL预置了百度的超大规模预训练模型，比如，在视觉任务中，图像分类训练任务预置的模型使用的是百度超过10万分类、6500万的图片数据，可以使模型平均精度提升3.24%-7.73%；在物体检测训练任务中，内置了基于170万图片、超过1000万检测框训练的超大规模预训练模型，平均精度可提升1.78%-4.53%；在自然语言处理方向，百度自研了业内效果最好的预训练模型文心ERNIE 2.0，在中文模型中，已学习了1500万篇百科语料和词语、实体知识，3亿的文章的因果结构关系，10亿次的搜索查询与结果的对应关系，2000万的语言逻辑关系知识等。可支持文本分类单标签、多标签，情感倾向分析、序列化标注等多种场景。
这仍然不够。EasyDL还提供了自动数据增强、自动超参搜索等先进的训练机制，并且这些功能都是以非常简单的交互式操作呈现。另外，为了减少训练时长，EasyDL还使用了飞桨DGC的加速机制，可以让线上多场景模型训练时长平均减少70%。李景秋强调。换句话说，EasyDL之所以能做到零门槛，是基于百度AI能力筑起的高台阶，借此，降低了用户的AI应用门槛。
当然，模型再完美也要部署并集成到企业的业务中才有价值。在这方面，EasyDL提供了最广泛适配的模型部署服务，包括公有云API、设备端SDK、本地服务器部署、软硬一体部署四种方案。
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