序一：ModelArts让AI应用开发更简单
近几年来，在AI(Artificial Intelligence，人工智能)技术突破和应用机会日益扩大的推动下，AI正在深刻影响着诸多行业，例如交通、零售、能源、化工、制造、金融、医疗、天文地理、智慧城市等。使用AI技术提升生产效率、降低生产成本，进一步促进企业数字化和智能化转型已成为业界共识，AI应用正处于大规模发展的临界点。
然而，AI应用的开发仍然非常复杂，主要体现在两大方面。其一，开发流程冗长、烦琐。开发全流程包括数据准备、算法开发、模型开发、应用生成、应用部署和维护等多个环节，链路很长，而且每个环节都需要大量人力和计算资源的投入，例如，当数据量很大时数据标注非常枯燥耗时，当AI应用需要灵活部署时软硬件环境的准备非常烦琐。此外，AI应用还需要不断迭代、调优和维护，使得开发的复杂性进一步加大。其二，开发技能要求综合性强、门槛高。开发者不仅要具备丰富的算法知识，还要熟悉行业问题，最好有行业经验，能够将算法和行业需求紧密结合，并设计出合理的解决方案。受限于AI应用开发的复杂性，目前各个行业中AI应用的渗透率还远远不足。
为了应对上述复杂性问题，华为基于多年的行业AI应用开发经验和实践积累，推出了一站式AI应用开发和部署平台——ModelArts。通过完备的基础平台和行业知识沉淀，使得面向行业的AI应用开发大大简化。
首先，为了简化AI应用开发流程和优化开发成本，ModelArts在基础平台的“一横一纵”两个方向上提供全面能力。“一横”是指对AI应用开发全流程而言，ModelArts支持从数据准备、算法准备、模型训练、模型评估和调优，到应用准备和发布等一系列开发环节，并且通过分享交易机制使得AI应用的开发和使用更加畅通、便捷。“一纵”是指对AI应用开发所依赖的全栈架构而言，ModelArts支持底层的AI计算设备和端边云基础设施资源管理，以及上层的AI计算任务、作业和服务管理，并通过纵向软硬件协同优化使得开发成本降低、效率提升，大幅缩减AI应用开发者的准备工作。此外，ModelArts充分将AI能力注入AI开发全流程的各个环节，提供数据增强、智能标注、模型压缩、难例挖掘等高阶能力，即用“AI for AI”的方式进一步简化开发流程。例如，在智慧交通中，普遍存在大量冗余的视频需要标注，部署后的模型需要一键式部署，并持续不断地适应新场景，全流程中存在大量的冗余可以被优化，ModelArts通过端到端流程优化和智能化渗透，极大地简化了开发流程，提升了开发效率。
其次，为了降低AI行业应用开发技能要求，ModelArts根据华为多年来在企业级客户服务方面积累的大量行业经验沉淀，形成了面向行业的模板、套件和解决方案，覆盖了大多数主要的行业场景。当AI开发者遇到新的应用开发需求时，可基于这些模板套件或解决方案进行二次开发，并最大化复用已有的预置能力（如预置算法、模型、行业知识、端到端模板等）和自动化能力。行业开发者可以充分利用ModelArts已有的预置AI算法和模型，AI算法开发者可以充分利用ModelArts已有的行业知识和模板。这些预置能力和自动化能力可以极大降低对AI应用开发的技能要求，将复杂的处理交给ModelArts平台承载，使得AI应用的开发更加简单化。例如，在智慧医疗中，面向基因数据分类的模板集成了大量行业经验与AI算法，当AI开发者面临类似场景的新数据时，仅需简单迁移即可。
自 2018年10月发布以来，ModelArts累计服务了众多行业十几万开发者，通过基础平台的完备性和面向行业的知识沉淀及平台化能力，使得AI应用开发更简单高效。本书从工业界的角度出发，主要介绍了基于ModelArts的AI应用开发的各个环节及其行业应用实践，希望有助于读者快速熟悉AI应用开发全流程，并更好地运用ModelArts的快、易、惠的能力，将AI应用拓展到各行各业，快速、充分释放AI技术的商业价值。
徐直军
华为公司轮值董事长
2020年8月
序二
近年来，随着深度学习的快速发展，新一轮的AI技术已经深刻地影响着各行各业。如何才能使AI技术快速规模化地应用到各行业，是值得深入思考的问题，也是我国人工智能战略核心要解决的问题之一。
AI学者首先关注于算法的创新研究。然而AI算法要走进各行各业并发挥价值，只有创新的AI算法是远远不够的。在AI的实际开发过程中，数据的采集往往非常困难而复杂，需要借助各种工具和系统才能进行，数据还需要进行清洗、增强等多种处理，并经过复杂的标注、审核等流程，才可以进入深入学习的模型训练； 在训练之前，需要结合具体业务的需求、数据的情况、行业已有经验知识，选择或者开发合适的算法用于训练； 在模型训练和调优过程中，又会涉及最优超参数的调优、模型评估、最优模型的选择问题； 由于AI应用还可能包括其他算子或多个其他模型，因此从模型到应用的生成环节必不可少； 在AI应用部署和使用时，需要能够进行异构资源的管理和灵活的伸缩； 很多AI应用都比较脆弱，会对推理时环境和数据的变化非常敏感，应用的维护就非常必要。由此可见，从数据的采集到最终应用的维护，AI应用开发全流程是一个系统化工程，需要有一套完整的平台支撑。
不同于传统的IT(Information Technology,信息技术)应用，AI应用的开发尚处于早期快速增长期，缺乏针对开发流程端到端平台的支撑。令人非常高兴的是，能够看到华为推出了一站式AI应用开发平台——ModelArts，能够对AI应用开发全流程给出系统的支持，并且在AI开发流程的各个环节中提供各种丰富的能力，使得AI应用的开发不仅更加便捷，而且更加高效。这对于加速AI应用的开发和拓展非常重要，同时也会促进人工智能有关标准的建立和推广。
作者基于ModelArts详细介绍了AI应用开发全流程，从数据、算法、模型、应用等多个层面讲解AI应用开发流程中基本方法、挑战和难点，可供广大AI应用开发者借鉴。另外，当AI开发平台面向企业、复杂行业以及端边云复杂部署的时候，相应的AI应用开发将面临更多的挑战，本书实践环节也围绕这些挑战展开实例介绍。相信本书能够对AI应用开发者带来帮助。随着开发者的增多、人工智能标准和基础平台的逐步完善，我国在人工智能新型基础设施的建设上必将大步前进。
潘云鹤
中国工程院院士
2020年8月
j***1 2020-09-27 10:38:39
好书，值得购买，比较新，好好看看