KI-Entwicklungslebenszyklus

Einfache, leistungsstarke und präzise KI-Entwicklung

Kernfunktionen der KI-Entwicklung

Direkte Bereitstellung

Kombinieren Sie Cloud-Ressourcen mit der Entwicklungs-Toolchain für eine effizientere KI-Entwicklung

ModelArts bietet sofort einsatzbereite cloudnative Notebook-Instanzen, mit denen Sie flexibel Cloud-Ressourcen für die beschleunigte KI-Entwicklung und das Debugging nutzen können. Dieser Modus ist für KI-Neulinge gedacht.

Sie können auch per Fernzugriff über eine lokale IDE (PyCharm) auf Cloud-Ressourcen oder VS-Code-Plug-ins zugreifen, um Ihre Entwicklungsumgebung anzupassen. Dieser Modus ist auf KI-Experten zugeschnitten.

Algorithmus-Suiten, vorgefertigte Modelle und KI-Komponenten aus verschiedenen Communities oder von Huawei werden durch Algorithmus-Engineering bereitgestellt. Dadurch wird die Algorithmenentwicklung von ModelArts noch erweitert.

Hochpräzises Training

Schnelleres Trainieren hochpräziser Modelle

Der ModelArts-Workflow basiert auf einem EI-Backbone und zeichnet sich insbesondere durch folgende Aspekte aus:

- Deutliche Senkung der Kosten für die Datenbeschriftung durch Trainieren hochpräziser Modelle mit kleinen Datenmengen.

- Schnelle Verbesserung der Modellpräzision durch die Suche in der Vollraum-Netzarchitektur und die automatische Abstimmung der Hyperparameter.

- Erhebliche Verringerung der Kosten für das Training durch den Einsatz von vorgefertigten Modellen, um die für die Bereitstellung eines trainierten Modells erforderliche Zeit von Wochen auf Minuten zu verkürzen. All dies fördert eine integrative KI.

Importieren von Modellen

Verwaltung aller iterierten und fehlerbereinigten Modelle auf einheitliche Weise

Die Entwicklung und Abstimmung von KI-Modellen erfordert häufiges Iterieren und Debugging. Allerdings können Änderungen an Datensätzen, Trainingscode oder Parametern die Modellqualität beeinträchtigen. Wenn die Metadaten des Entwicklungsprozesses nicht einheitlich verwaltet werden können, lässt sich die beste Lösung möglicherweise nicht reproduzieren. Mit ModelArts können Sie Modelle importieren, die mit allen Trainingsversionen aus Trainingsaufträgen, Vorlagen, Container-Images und OBS erstellt wurden.

Vereinfachter Prozess

Bereitstellung von Modellen in der Cloud mit nur einem Klick

ModelArts-Modelle können als Echtzeit- oder Batch-Services eingesetzt werden. Echtzeit-Services verarbeiten eine große Menge von hochparallelen Daten, während Batch-Services einen hohen Durchsatz bei der schnellen Verarbeitung von Daten ermöglichen.

Anwendungsszenarien

Nutzen Sie ModelArts, um Produktionsprobleme zu vermeiden, die Qualität zu steigern und die Betriebskosten zu senken.

  • Produktinspektionsprozesse rationalisieren

    Die herkömmliche manuelle Qualitätsprüfung ist arbeits- und zeitintensiv, und Mängel werden häufig übersehen. ModelArts erkennt und klassifiziert Mängel auf der Grundlage von Geräteparametern und Produktionsbildern, was eine höhere Effizienz bedeutet.

    Die herkömmliche manuelle Qualitätsprüfung ist arbeits- und zeitintensiv, und Mängel werden häufig übersehen. ModelArts erkennt und klassifiziert Mängel auf der Grundlage von Geräteparametern und Produktionsbildern, was eine höhere Effizienz bedeutet.

  • Probleme vorhersehen, bevor sie entstehen

    ModelArts nutzt vorhandene Industriedaten, um Modelle zu trainieren, die potenzielle Probleme vorhersagen und durch den Wissenserwerb eine schnelle Entscheidungsfindung ermöglichen. ModelArts kombiniert Branchenkenntnisse mit KI.

    ModelArts nutzt vorhandene Industriedaten, um Modelle zu trainieren, die potenzielle Probleme vorhersagen und durch den Wissenserwerb eine schnelle Entscheidungsfindung ermöglichen. ModelArts kombiniert Branchenkenntnisse mit KI.

Die KI-Entwicklung treibt das Wachstum von Unternehmen aus allen Branchen voran. Kontaktieren Sie uns, um mehr über strategische KI-Lösungen zu erfahren und die Transformation Ihres Unternehmens zu beschleunigen.

Weitere KI-Lösungen

Empfohlene Geschichten

Sehen Sie, wie ModelArts Projekte in den Bereichen Wissenschaft, Umweltschutz und Spiele ermöglicht hat

Rainforest Connection

Rainforest Connection (RFCx) ist eine gemeinnützige Organisation, die sich für den Schutz der Regenwälder der Welt einsetzt. RFCx nutzte die KI-Services der Huawei Cloud und ModelArts zur Entwicklung eines intelligenten Modells, das in der Lage ist, die Geräusche der Klammeraffen zu erkennen und zu entschlüsseln, um mehr über ihren Lebensraum, die Bedrohungen, die ihr Überleben gefährden, und ihr Alltagsverhalten zu erfahren. Diese Informationen helfen den Förstern, die Klammeraffen zu schützen.

Center for Excellence in Brain Science and Intelligence Technology, Chinesische Akademie der Wissenschaften

ModelArts ist in der Lage, Neuronen mit einer Genauigkeit und Wiedererkennungsrate von bis zu 95 % automatisch zu verfolgen und zu rekonstruieren. Durch den Einsatz paralleler Berechnungen, die durch die ultragroßen Cluster von ModelArts ermöglicht werden, kann die Gesamtzeit für die morphologische Rekonstruktion von 100.000 Neuronen von 125 Personenjahren auf nur 10 Tage reduziert werden. Die Kosten für die Rekonstruktion eines einzelnen Neurons können somit auf 1/77 der ursprünglichen Kosten gesenkt werden. Würde die Studie an Mäusen oder Makaken durchgeführt, wären die Kostenreduzierung und die Effizienzgewinne noch deutlicher.

Dark Forest AI

Für Dark Forest, einen ausgesprochen beliebten Multiplayer-Shooter von Xishan Ju Game, wurde die heterogene Plattform für bestärkendes Lernen von ModelArts zur Entwicklung von intelligenten, vielseitigen Robotern mit menschenähnlichen Spielfähigkeiten eingesetzt. Die Roboter können wie echte Spieler Sterne und Requisiten einsammeln, Gegner im Handumdrehen besiegen und Strategien anwenden, um unentschiedene Kämpfe zu gewinnen. Echte Spieler verfügen über die Option, im Spiel gegen diese Roboter anzutreten, um ein brandneues und bereicherndes Spielerlebnis zu erhalten.

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