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提起賽博，通(tong)常會(hui)想到“賽博朋克”。

其實，賽博(bo)朋(peng)克(ke)（英文：Cyberpunk）是“賽博(bo)”與“朋(peng)克(ke)”的結合詞。在(zai)英語中，賽博(bo)這個(ge)詞脫胎于Cybernetics（中文：自動控制(zhi)論），起源于希臘語 kubernetes，意(yi)思是導(dao)航(hang)員、駕駛員。

而在(zai)科(ke)幻小說(shuo)的范(fan)疇中(zhong)，“賽博(bo)”廣(guang)義上涵(han)蓋了這些主題(ti)：機(ji)器人、自(zi)動(dong)化、計(ji)算機(ji)、智(zhi)能等等。如(ru)果進一(yi)步縮窄“賽博(bo)”的范(fan)圍，我(wo)們可以(yi)發現這個詞(ci)最常用(yong)于指代“人工智(zhi)能的創建”。

在現實生活中，AI的(de)本質就(jiu)是(shi)生產力。而易道(dao)博識創(chuang)立的(de)初心，就(jiu)是(shi)借助人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)，來簡化復雜枯燥(zao)的(de)工(gong)作。

我(wo)們在“賽博”這個(ge)(ge)詞上，傾(qing)注了許(xu)多我(wo)們美好的(de)(de)(de)期許(xu)：我(wo)們希望并且相(xiang)信，科技(ji)充(chong)當的(de)(de)(de)角色不僅是一個(ge)(ge)簡單的(de)(de)(de)技(ji)術提供者，我(wo)們希望不僅能授人以(yi)魚，還能授人以(yi)漁，我(wo)們希望能讓用戶(hu)擁(yong)有(you)一個(ge)(ge)可以(yi)自主(zhu)可控(kong)、成本可控(kong)的(de)(de)(de)、可現場應用的(de)(de)(de)平臺產品。

我(wo)們知道，開發一項人(ren)工智能模(mo)(mo)型并上(shang)線應用(yong)大致需(xu)經(jing)歷(li)從(cong)業務理解、數據采標及處理、模(mo)(mo)型訓練(lian)與測(ce)試(shi)到(dao)運維(wei)監控等(deng)一系列流程。?

過程中(zhong)，不(bu)僅需要(yao)大(da)量的(de)AI算(suan)力(li)、高質量數據源，還需要(yao)AI應用(yong)算(suan)法研發及AI技術人員的(de)支持，但(dan)大(da)部分中(zhong)小企(qi)業用(yong)戶并不(bu)具備在“算(suan)力(li)、數據、算(suan)法”三維度從(cong)0到1部署(shu)的(de)能力(li)，而財力(li)雄厚的(de)大(da)型企(qi)業亦需高性(xing)價比的(de)AI開發部署(shu)方案。

智能化轉型趨(qu)勢下，企業(ye)部署AI項目的需求正(zheng)經歷著(zhu)變化，對數(shu)據質量、模(mo)型生產周期、模(mo)型自學習水平、模(mo)型部署方式、人力成(cheng)本及資金投入(ru)、投資回報率等的要求都逐步(bu)走高。

假如，每次開發(fa)模型(xing)都需要算法工程師單獨完(wan)成從(cong)生(sheng)產到上線的(de)(de)全(quan)流程招建，就會(hui)導取很多時間的(de)(de)耗損與(yu)AI模型(xing)開發(fa)成本的(de)(de)浪費。所以集標(biao)注、訓(xun)練(lian)、推(tui)理于一(yi)體(ti)的(de)(de)賽(sai)博（CyberBot）深(shen)度(du)學習(xi)平(ping)臺(tai)應運而(er)生(sheng)。

數據閉環，自成有機整體

賽博學習(xi)平(ping)(ping)臺是易道博識(shi)基于深度(du)學習(xi)自(zi)主研發(fa)的一站式機(ji)器學習(xi)訓(xun)練(lian)平(ping)(ping)臺。賽博平(ping)(ping)臺集(ji)數據管理(li)、數據標注(zhu)、模型(xing)訓(xun)練(lian)和模型(xing)應用(yong)于一身，提供及時、現場化的數據驅動(dong)模型(xing)應用(yong)解(jie)決方案。

賽博平臺充分利用(yong)現(xian)有的(de)經過長期迭代(dai)的(de)基礎(chu)模(mo)型能(neng)力，包括(kuo)圖像(xiang)、OCR和NLP等(deng)，在少量(liang)樣本(ben)的(de)驅動下，利用(yong)遷移學(xue)習和小樣本(ben)學(xue)習等(deng)技術，高效完成(cheng)增量(liang)模(mo)型的(de)訓練，生(sheng)成(cheng)最優(you)的(de)模(mo)型文件，并通過推理平臺實(shi)現(xian)模(mo)型的(de)快速(su)部(bu)署與生(sheng)產應用(yong)。

產品組成(cheng)上(shang)，賽(sai)博(bo)平臺(tai)(tai)(tai)由管理(li)中心CyberCenter、數(shu)(shu)據標注平臺(tai)(tai)(tai) CyberData、深(shen)度學習訓(xun)練平臺(tai)(tai)(tai) CyberLearning和深(shen)度學習推理(li)平臺(tai)(tai)(tai) CyberServing幾個(ge)子平臺(tai)(tai)(tai)組成(cheng)，各(ge)子平臺(tai)(tai)(tai)依次承擔(dan)平臺(tai)(tai)(tai)管理(li)、數(shu)(shu)據管理(li)與標注、模型訓(xun)練和模型服務的功(gong)能，各個(ge)子平臺之間相互獨立又有效配合，形成一(yi)個(ge)有機整體，從而有效支撐數據驅動模型應用的(de)整體功(gong)能。

賽(sai)博平臺(tai)設計(ji)中(zhong)充分考(kao)慮并兼顧(gu)了企業應(ying)用(yong)的(de)(de)綜(zong)合性復雜場(chang)景以及C端(duan)客(ke)戶相對單一的(de)(de)場(chang)景。通(tong)過對各(ge)種應用(yong)場景(jing)的(de)深入研究與(yu)有效融合，以及(ji)先進的(de)架構(gou)設(she)計和技術(shu)選型，平臺(tai)最(zui)(zui)大化兼顧了專業性與(yu)易(yi)用(yong)性，從而(er)在滿(man)足各(ge)種應用(yong)場景(jing)需求的(de)前提下，提供最(zui)(zui)佳的(de)用(yong)戶操作體驗。

值得一提的(de)(de)(de)(de)是，賽博(bo)平臺(tai)打造(zao)了數(shu)據驅動(dong)模(mo)型(xing)(xing)應用(yong)的(de)(de)(de)(de)閉環(huan)(huan)。推理平臺(tai)支持(chi)(chi)對于自(zi)身所產(chan)(chan)生的(de)(de)(de)(de)生產(chan)(chan)數(shu)據根據不同的(de)(de)(de)(de)條件(jian)進行自(zi)動(dong)采(cai)集(ji)的(de)(de)(de)(de)功能，采(cai)集(ji)后的(de)(de)(de)(de)數(shu)據可(ke)(ke)以方(fang)便地(di)導(dao)入標注(zhu)平臺(tai)，形成(cheng)數(shu)據集(ji)，并(bing)支持(chi)(chi)進一步的(de)(de)(de)(de)數(shu)據處(chu)理與標注(zhu)。標注(zhu)完成(cheng)的(de)(de)(de)(de)數(shu)據集(ji)可(ke)(ke)以用(yong)于模(mo)型(xing)(xing)的(de)(de)(de)(de)訓練調(diao)優(you)，從(cong)(cong)而(er)得到(dao)性能更佳(jia)的(de)(de)(de)(de)模(mo)型(xing)(xing)，用(yong)于更新推理平臺(tai)生產(chan)(chan)模(mo)型(xing)(xing)，從(cong)(cong)而(er)形成(cheng)一個完整的(de)(de)(de)(de)數(shu)據閉環(huan)(huan)。

數據標注平臺 CyberData

數據(ju)(ju)平(ping)臺主要功(gong)能包括數據(ju)(ju)管理(li)、數據(ju)(ju)處理(li)、樣本(ben)擴充、數據(ju)(ju)標注與(yu)采集。數據(ju)(ju)平(ping)臺內置(zhi)exLabeler標注客戶端，提(ti)供(gong)強大專業的CV、OCR、結(jie)構化和NLP任務標注功(gong)能。同時，數據(ju)(ju)平(ping)臺還(huan)支持單(dan)人和團隊標注模(mo)式。

用(yong)(yong)戶可(ke)(ke)以通(tong)過(guo)exLabeler客戶端(duan)完(wan)成樣本的(de)標(biao)注。exLabeler支(zhi)持CV、OCR、結構化和NLP等領域算法的(de)標(biao)注。標(biao)注完(wan)成的(de)數據(ju)集可(ke)(ke)以直(zhi)接用(yong)(yong)于(yu)模型訓練(lian)，或進一步(bu)做后處理(li)（如圖像處理(li)、樣本擴充等），然后再用(yong)(yong)于(yu)模型訓練(lian)。

深度學習訓練平臺 CyberLearning

訓(xun)練(lian)平臺通(tong)過自身對于訓(xun)練(lian)資源池的(de)(de)(de)集中管(guan)理與(yu)(yu)分配，以及與(yu)(yu)管(guan)理平臺的(de)(de)(de)無縫對接，可(ke)以方便地實現(xian)訓(xun)練(lian)基礎設施的(de)(de)(de)管(guan)理，從(cong)而減輕用戶的(de)(de)(de)管(guan)理維(wei)護工作。同時，利(li)用自動超參(can)搜(sou)索(suo)(suo)等技術，訓(xun)練(lian)平臺可(ke)以自動搜(sou)索(suo)(suo)到最(zui)佳性能(neng)的(de)(de)(de)模型。

通過分布(bu)式訓(xun)練與多框架(jia)支持，訓(xun)練平臺(tai)(tai)(tai)可(ke)以最(zui)(zui)(zui)大(da)化利用計算資源，加速(su)模(mo)型(xing)(xing)訓(xun)練。同時(shi)，利用自(zi)動(dong)超參搜(sou)索等(deng)技術，訓(xun)練平臺(tai)(tai)(tai)可(ke)以自(zi)動(dong)搜(sou)索到最(zui)(zui)(zui)佳性能的(de)模(mo)型(xing)(xing)。最(zui)(zui)(zui)后，對于(yu)訓(xun)練所得的(de)最(zui)(zui)(zui)優模(mo)型(xing)(xing)，訓(xun)練平臺(tai)(tai)(tai)支持一鍵部署到推理(li)平臺(tai)(tai)(tai)，實現模(mo)型(xing)(xing)的(de)快速(su)應用。

深度學習推理平臺 CyberServing

推(tui)理(li)平(ping)臺主要完成(cheng)各(ge)種識別功能的(de)部(bu)署。業務系統通過調(diao)用推(tui)理(li)平(ping)臺提(ti)(ti)供的(de)RESTful API提(ti)(ti)交圖像并(bing)獲得識別結果。整體上(shang)講(jiang)，推(tui)理(li)平(ping)臺產品需求可分解為模型(xing)管理(li)、API過程定義、識別數據(ju)查(cha)看，接口統計和(he)其它非功能項等部(bu)分。其中模型(xing)管理(li)和(he)API管理(li)模塊屬于基礎核心模塊。

推(tui)理平(ping)臺對同(tong)一(yi)模型(xing)(xing)(xing)不同(tong)版本的(de)管理，并支(zhi)持在(zai)模型(xing)(xing)(xing)服務中同(tong)時(shi)加載和運行多個(ge)版本的(de)模型(xing)(xing)(xing)。推(tui)理平(ping)臺還支(zhi)持一(yi)個(ge)API綁定多個(ge)模型(xing)(xing)(xing)服務。模型(xing)(xing)(xing)升(sheng)級(ji)時(shi)，用戶可以選擇先在(zai)部(bu)分(fen)服務中激(ji)活新版本的(de)模型(xing)(xing)(xing)，完成測(ce)試驗證后再(zai)升(sheng)級(ji)其(qi)他服務。