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文件：n459.com/file/25127180-477367708

以下內(nèi)容無關(guān)：

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今年，全新發(fā)布的華為云ModelArts備受關(guān)注，創(chuàng)新黑科技成為AI界團(tuán)寵。

模型構(gòu)建一直是AI落地行業(yè)遇到的挑戰(zhàn)之一，尤其是如何對即將部署上線的模型進(jìn)行評估和診斷，以確保研發(fā)是否滿足業(yè)務(wù)需求，保證AI產(chǎn)品的質(zhì)量水平，讓評測結(jié)果優(yōu)秀的模型直接投入生產(chǎn)環(huán)境，對差強(qiáng)人意的模型進(jìn)行調(diào)優(yōu)。

華為云AI開發(fā)平臺ModelArts黑科技加持AI研發(fā)，讓模型開發(fā)更高效、更簡單，降低AI在行業(yè)的落地門檻。全面的可視化評估以及智能診斷功能，使得開發(fā)者可以直觀了解模型各方面性能，從而進(jìn)行針對性的調(diào)優(yōu)。

全方位為AI模型體檢，降低AI研發(fā)門檻
長期以來，模型調(diào)優(yōu)通常過于依賴數(shù)據(jù)科學(xué)家或算法工程師的個人經(jīng)驗，這就導(dǎo)致開發(fā)一個最優(yōu)AI模型門檻高、代價大。另一方面，除了模型精度等常用指標(biāo)之外，要將模型部署在生產(chǎn)環(huán)境，就必須考慮其性能、可解釋性、魯棒性、抗攻擊性等其他指標(biāo)。對于大多數(shù)數(shù)據(jù)科學(xué)家或算法工程師而言，這些指標(biāo)的分析和優(yōu)化并不是非常直觀。這就導(dǎo)致AI模型進(jìn)入生產(chǎn)環(huán)境困難重重。

為了解決上述兩方面的問題，華為云ModelArts通過平臺內(nèi)置的工具幫助用戶自動分析和評估出模型的各項指標(biāo)，相當(dāng)于生成模型的“體檢報告”，并給出優(yōu)化建議，用戶可根據(jù)優(yōu)化建議進(jìn)一步提升模型效果或者決定是否將其部署到生產(chǎn)環(huán)境。

模型評估診斷更智能，調(diào)優(yōu)更具針對性
ModelArts可提供精度、敏感度、計算性能、對抗性等指標(biāo)的分析和診斷，并輔助熱力圖、抽象特征分布等手段便于理解模型和數(shù)據(jù)分布情況。

1.可視化呈現(xiàn)樣本預(yù)測值和真實值，數(shù)據(jù)分析更直觀
在精度方面，ModelArts提供了混淆矩陣、ROC等常用指標(biāo)，將每個樣本的預(yù)測值和真實值可視化呈現(xiàn)，便于用戶基于原始數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析。例如花卉識別場景，由于花卉種類繁多，同一類別下花卉差異性小，對AI模型的精度要求就會更高。ModelArts對圖像識別模型精度進(jìn)行精確評估，保證花卉識別的準(zhǔn)確性。

基于ModelArts的圖像分類模型預(yù)測結(jié)果展示

2.切分?jǐn)?shù)據(jù)集細(xì)化模型敏感度分析，優(yōu)化建議更聚焦
在敏感度分析方面，ModelArts根據(jù)數(shù)據(jù)集的一些基礎(chǔ)特性（例如圖像的亮度、清晰度等特征，或者文本的長度等特征）將原始數(shù)據(jù)集切分為不同的子集，然后在不同的子集上評估模型的精度指標(biāo)，即可分析出該模型對于不同特征的敏感度，進(jìn)而為模型優(yōu)化提供方向。當(dāng)圖像亮度對模型精度影響波動比較大時，需要再重訓(xùn)練時對亮度進(jìn)行增強(qiáng)。

基于ModelArts的抽象特征敏感度分析及其診斷建議

3.深入AI底層系統(tǒng)算子優(yōu)化，具象化模型計算性能分析
在計算性能方面，ModelArts可針對常用框架訓(xùn)練的模型進(jìn)行細(xì)粒度性能分析，可以分析出算子的推理時長和參數(shù)量分布，為算子優(yōu)化和模型壓縮提供方向。

基于ModelArts的模型計算性能分析

4.內(nèi)置多種攻擊算法，多維度評估模型對抗性
在對抗性評估方面，ModelArts內(nèi)置了多種攻擊算法，針對模型進(jìn)行攻擊并輸出攻擊成功率以及被攻擊后的模型的精度指標(biāo)，如圖4所示。根據(jù)診斷建議，可以發(fā)現(xiàn)模型在某些類別上更容易受到攻擊，可以通過進(jìn)一步的數(shù)據(jù)增強(qiáng)來優(yōu)化。對于模型中潛在的容易受到攻擊的算子，ModelArts也可以自動做出相應(yīng)的提示。從圖5中，可以看出，被攻擊后ROC曲線明顯不如被攻擊之前。因此，不建議該模型直接部署到生產(chǎn)環(huán)境，而需要先根據(jù)ModelArts診斷建議進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化。

圖4. 基于ModelArts的模型對抗性攻擊評估和診斷

（a）

（b）

圖5. 模型被攻擊前（a）和被攻擊后（b）的ROC曲線

三大場景智能評估和診斷，模型調(diào)優(yōu)有的放矢
目前，模型智能評估與診斷支持三種類型的模型和數(shù)據(jù)集，“圖像分類”、“物體檢測”和“語義分割”，讓用戶全面了解模型對不同數(shù)據(jù)特征的適應(yīng)性，使得模型調(diào)優(yōu)可以做到有的放矢。

假如要對五類食品的圖像進(jìn)行分類，使用ModelArts市場訂閱的ResNet_V1_50算法訓(xùn)練，第一次訓(xùn)練得到的模型在測試集上進(jìn)行評估，精度為54.8%，在敏感度分析中，可以發(fā)現(xiàn)模型對圖像亮度的敏感度非常大，不同亮度區(qū)間里模型精度的方差達(dá)到0.249，建議進(jìn)行亮度方面的數(shù)據(jù)擴(kuò)增。

擴(kuò)增數(shù)據(jù)后重新訓(xùn)練模型，使用相同測試集進(jìn)行模型評估，精度上升到63.4%，不同亮度區(qū)間里模型精度的方差下降到0.217。

在對安全帽的檢測任務(wù)中，使用ModelArts市場訂閱的物體檢測-EfficientDet算法訓(xùn)練，在驗證集上獲得74.8%mAP。

根據(jù)建議進(jìn)行數(shù)據(jù)擴(kuò)增，點(diǎn)擊二次訓(xùn)練按鈕，推薦的訓(xùn)練參數(shù)會自動加載到新的訓(xùn)練任務(wù)中。

訓(xùn)練結(jié)束后，查看評估結(jié)果，驗證集mAP有顯著提升。

華為云ModelArts的黑科技功能不止于自動化模型評估與診斷功能。運(yùn)用ModelArts，機(jī)器狗可以實現(xiàn)工業(yè)巡檢，自動識別火情、規(guī)劃路徑、關(guān)閉火情按鈕；雨林保護(hù)組織里的護(hù)林員可以更好地保護(hù)蜘蛛猴等瀕危動物；同濟(jì)大學(xué)的學(xué)生們基于ModelArts平臺建立了一套濕地數(shù)字孿生系統(tǒng)幫助杭州灣的候鳥得到更好的保護(hù)和科研……后續(xù)將為大家?guī)砀郙odelArts創(chuàng)新技術(shù)揭秘。

華為云ModelArts通過持續(xù)創(chuàng)新，打造最強(qiáng)AI黑科技，使AI可以更好地進(jìn)入生產(chǎn)生活，加速AI在產(chǎn)業(yè)的落地和深入，擴(kuò)大AI應(yīng)用的覆蓋面，進(jìn)一步釋放AI技術(shù)紅利，讓更多企業(yè)可以借力AI進(jìn)行轉(zhuǎn)型升級。

總結(jié)

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