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提起賽(sai)博(bo)，通常(chang)會(hui)想(xiang)到“賽(sai)博(bo)朋克”。

其實，賽(sai)博朋克（英文(wen)：Cyberpunk）是“賽(sai)博”與“朋克”的結(jie)合詞。在英語(yu)中，賽(sai)博這個詞脫胎于(yu)Cybernetics（中文(wen)：自(zi)動(dong)控制論），起源于(yu)希臘語(yu) kubernetes，意思是導航員、駕駛員。

而(er)在科(ke)幻小說的(de)范疇中，“賽博”廣義上涵蓋(gai)了這些主(zhu)題：機器人、自動化、計算機、智能等等。如果進一步縮窄(zhai)“賽博”的(de)范圍(wei)，我們可(ke)以發現這個詞最常用于指代(dai)“人工智能的(de)創建”。

在現實生活中，AI的(de)本質(zhi)就(jiu)是生產(chan)力。而易(yi)道(dao)博識創立的(de)初心，就(jiu)是借(jie)助人工(gong)智能(neng)，來簡化復雜(za)枯(ku)燥的(de)工(gong)作(zuo)。

我們(men)(men)在(zai)“賽博(bo)”這個(ge)詞(ci)上，傾注了許(xu)多我們(men)(men)美(mei)好的(de)(de)期(qi)許(xu)：我們(men)(men)希望并且相信，科技(ji)充當的(de)(de)角色不僅是一(yi)(yi)個(ge)簡單的(de)(de)技(ji)術提供者(zhe)，我們(men)(men)希望不僅能授人以魚，還(huan)能授人以漁，我們(men)(men)希望能讓用(yong)(yong)戶擁(yong)有(you)一(yi)(yi)個(ge)可以自主可控、成本可控的(de)(de)、可現(xian)場應用(yong)(yong)的(de)(de)平臺(tai)產品(pin)。

我們知道(dao)，開(kai)發一(yi)項(xiang)人工智能模型(xing)(xing)并(bing)上(shang)線應(ying)用大致(zhi)需經歷(li)從業務(wu)理解、數據(ju)采標及處理、模型(xing)(xing)訓練(lian)與測試到運(yun)維監(jian)控(kong)等一(yi)系列流程。?

過程中(zhong)，不僅需(xu)要大量(liang)(liang)的AI算(suan)力(li)(li)、高質量(liang)(liang)數(shu)據源(yuan)，還需(xu)要AI應用算(suan)法研(yan)發(fa)及AI技術人員的支持，但大部分中(zhong)小(xiao)企業用戶并不具備在“算(suan)力(li)(li)、數(shu)據、算(suan)法”三維度從0到1部署(shu)的能力(li)(li)，而財(cai)力(li)(li)雄厚的大型企業亦需(xu)高性價比的AI開發(fa)部署(shu)方案(an)。

智能(neng)化轉型趨(qu)勢下(xia)，企業部(bu)署(shu)AI項目的需求(qiu)正經(jing)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(bu)署(shu)方式(shi)、人力成本(ben)及資(zi)金投(tou)入(ru)、投(tou)資(zi)回報率等的要求(qiu)都逐步走高。

假(jia)如(ru)，每次開發模(mo)(mo)型都需要算法工程師單(dan)獨完成(cheng)從生產到上(shang)線的(de)(de)全流程招建(jian)，就(jiu)會導取很多時間的(de)(de)耗損與AI模(mo)(mo)型開發成(cheng)本的(de)(de)浪費。所以集(ji)標注、訓練、推理(li)于一體的(de)(de)賽博（CyberBot）深度學習平臺應(ying)運而生。

數據閉環，自成有機整體

賽博學(xue)習平臺(tai)是(shi)易道博識基于深(shen)度(du)學(xue)習自主研發(fa)的一(yi)站(zhan)式機(ji)器學(xue)習訓練(lian)平臺(tai)。賽博平臺(tai)集數(shu)據管理、數(shu)據標注、模型(xing)訓練(lian)和模型(xing)應用于一(yi)身，提(ti)供及時、現場化的數(shu)據驅(qu)動(dong)模型(xing)應用解決方案。

賽博(bo)平臺充分利用現有(you)的(de)(de)經過長期迭(die)代的(de)(de)基礎(chu)模(mo)型(xing)能力(li)，包(bao)括圖像、OCR和(he)NLP等(deng)，在少量樣本的(de)(de)驅動下，利用遷移學習(xi)(xi)和(he)小樣本學習(xi)(xi)等(deng)技術，高效完成增量模(mo)型(xing)的(de)(de)訓練(lian)，生成最(zui)優的(de)(de)模(mo)型(xing)文件，并通過推(tui)理平臺實現模(mo)型(xing)的(de)(de)快速部署與生產應用。

產品組成(cheng)上，賽博(bo)平(ping)(ping)臺(tai)(tai)(tai)由管理中心CyberCenter、數(shu)據(ju)標注平(ping)(ping)臺(tai)(tai)(tai) CyberData、深(shen)度學(xue)習(xi)(xi)訓(xun)練(lian)平(ping)(ping)臺(tai)(tai)(tai) CyberLearning和(he)深(shen)度學(xue)習(xi)(xi)推理平(ping)(ping)臺(tai)(tai)(tai) CyberServing幾個子(zi)平(ping)(ping)臺(tai)(tai)(tai)組成(cheng)，各子(zi)平(ping)(ping)臺(tai)(tai)(tai)依次(ci)承(cheng)擔平(ping)(ping)臺(tai)(tai)(tai)管理、數(shu)據(ju)管理與標注、模(mo)型訓(xun)練(lian)和(he)模(mo)型服務的功(gong)能，各個子平臺之間(jian)相互獨立又(you)有效(xiao)配合，形成(cheng)一個有機整(zheng)體，從而(er)有效(xiao)支撐數據驅動模(mo)型應(ying)用的整(zheng)體功能(neng)。

賽(sai)博平臺設計中(zhong)充分考(kao)慮并兼(jian)顧(gu)了企業應用的綜合性復雜(za)場景以及C端客戶相(xiang)對(dui)單(dan)一的場景。通過對各種應用(yong)場景的深入研究與(yu)有效融合，以(yi)及先進的架構設計(ji)和(he)技術選型(xing)，平臺最大化兼顧了(le)專業性與(yu)易用(yong)性，從(cong)而在(zai)滿足各種應用(yong)場景需求的前(qian)提(ti)下，提(ti)供最佳的用(yong)戶(hu)操作體驗(yan)。

值得一提的(de)(de)(de)(de)是(shi)，賽博平(ping)臺(tai)打造了數據(ju)(ju)驅(qu)動(dong)模(mo)型應用(yong)的(de)(de)(de)(de)閉(bi)環。推(tui)(tui)理(li)平(ping)臺(tai)支持(chi)對(dui)于(yu)自(zi)身所(suo)產(chan)生(sheng)的(de)(de)(de)(de)生(sheng)產(chan)數據(ju)(ju)根據(ju)(ju)不(bu)同的(de)(de)(de)(de)條(tiao)件進行(xing)自(zi)動(dong)采(cai)集的(de)(de)(de)(de)功能，采(cai)集后(hou)的(de)(de)(de)(de)數據(ju)(ju)可(ke)以方便地導入標(biao)注平(ping)臺(tai)，形成數據(ju)(ju)集，并支持(chi)進一步(bu)的(de)(de)(de)(de)數據(ju)(ju)處(chu)理(li)與標(biao)注。標(biao)注完(wan)成的(de)(de)(de)(de)數據(ju)(ju)集可(ke)以用(yong)于(yu)模(mo)型的(de)(de)(de)(de)訓練調優(you)，從(cong)而(er)得到性能更佳的(de)(de)(de)(de)模(mo)型，用(yong)于(yu)更新推(tui)(tui)理(li)平(ping)臺(tai)生(sheng)產(chan)模(mo)型，從(cong)而(er)形成一個完(wan)整的(de)(de)(de)(de)數據(ju)(ju)閉(bi)環。

數據標注平臺 CyberData

數(shu)(shu)據(ju)平(ping)(ping)(ping)臺主要功能包括數(shu)(shu)據(ju)管理、數(shu)(shu)據(ju)處理、樣本擴充、數(shu)(shu)據(ju)標(biao)注與(yu)采(cai)集(ji)。數(shu)(shu)據(ju)平(ping)(ping)(ping)臺內置(zhi)exLabeler標(biao)注客戶端，提供強大專業的CV、OCR、結構化和(he)NLP任務標(biao)注功能。同時，數(shu)(shu)據(ju)平(ping)(ping)(ping)臺還支持單人和(he)團隊標(biao)注模式。

用戶可以(yi)通過exLabeler客戶端完成(cheng)樣本(ben)的標(biao)注(zhu)。exLabeler支持CV、OCR、結(jie)構化和NLP等領域(yu)算法的標(biao)注(zhu)。標(biao)注(zhu)完成(cheng)的數據集可以(yi)直接用于模型訓(xun)練，或(huo)進(jin)一步做后處理(li)（如圖像(xiang)處理(li)、樣本(ben)擴(kuo)充等），然后再用于模型訓(xun)練。

深度學習訓練平臺 CyberLearning

訓(xun)練(lian)平臺通過(guo)自(zi)身(shen)對于訓(xun)練(lian)資源(yuan)池的集中管理(li)與(yu)分配(pei)，以及(ji)與(yu)管理(li)平臺的無縫(feng)對接(jie)，可(ke)以方(fang)便(bian)地實現訓(xun)練(lian)基礎設施(shi)的管理(li)，從而減(jian)輕用(yong)戶的管理(li)維護工作。同時(shi)，利用(yong)自(zi)動(dong)超參(can)搜(sou)索(suo)等(deng)技術，訓(xun)練(lian)平臺可(ke)以自(zi)動(dong)搜(sou)索(suo)到最(zui)佳(jia)性能的模型(xing)。

通(tong)過分布式訓(xun)(xun)練(lian)(lian)與(yu)多框架(jia)支持(chi)，訓(xun)(xun)練(lian)(lian)平(ping)臺可(ke)以最(zui)大化利用(yong)計(ji)算資源，加(jia)速模型(xing)(xing)訓(xun)(xun)練(lian)(lian)。同(tong)時，利用(yong)自動超參搜(sou)索等(deng)技(ji)術，訓(xun)(xun)練(lian)(lian)平(ping)臺可(ke)以自動搜(sou)索到最(zui)佳性能(neng)的(de)模型(xing)(xing)。最(zui)后，對于(yu)訓(xun)(xun)練(lian)(lian)所得的(de)最(zui)優模型(xing)(xing)，訓(xun)(xun)練(lian)(lian)平(ping)臺支持(chi)一鍵部署到推(tui)理(li)平(ping)臺，實現模型(xing)(xing)的(de)快(kuai)速應(ying)用(yong)。

深度學習推理平臺 CyberServing

推(tui)理(li)(li)(li)平臺主要完成各種識(shi)(shi)別(bie)功(gong)(gong)能(neng)的(de)部(bu)署。業務系統通過調用(yong)推(tui)理(li)(li)(li)平臺提(ti)供的(de)RESTful API提(ti)交圖像并(bing)獲得識(shi)(shi)別(bie)結果。整體上講，推(tui)理(li)(li)(li)平臺產品需求(qiu)可分解為模型管理(li)(li)(li)、API過程(cheng)定義、識(shi)(shi)別(bie)數據查看，接口統計和(he)其(qi)它非(fei)功(gong)(gong)能(neng)項等(deng)部(bu)分。其(qi)中模型管理(li)(li)(li)和(he)API管理(li)(li)(li)模塊(kuai)屬(shu)于基(ji)礎核心模塊(kuai)。

推理平臺(tai)對(dui)同(tong)一模型(xing)(xing)不同(tong)版本(ben)的(de)管理，并支持(chi)在模型(xing)(xing)服(fu)務(wu)中同(tong)時(shi)加載和運行多個(ge)版本(ben)的(de)模型(xing)(xing)。推理平臺(tai)還支持(chi)一個(ge)API綁定多個(ge)模型(xing)(xing)服(fu)務(wu)。模型(xing)(xing)升級時(shi)，用(yong)戶可以選擇先(xian)在部分(fen)服(fu)務(wu)中激活新版本(ben)的(de)模型(xing)(xing)，完成測試驗(yan)證后再升級其(qi)他服(fu)務(wu)。