目录
- 一、全功能AI开发平台介绍
- 二、AI项目落地应用流程（以文本分类为例）
- 2-0、项目开始
- 2-1、项目背景
- 2-2、数据准备介绍
- 2-3、项目数据
- 2-4、建模调参介绍
- 2-5、项目的建模调参
- 2-6、开发部署
- 2-7、项目在公有云的部署
- 附录：调用api代码
- 总结
一、全功能AI开发平台介绍
全功能AI开发平台是一个综合性的平台，旨在支持各种人工智能（AI）应用的开发、部署和管理。这些平台通常提供一系列工具、库和服务，以帮助开发者、数据科学家和工程师创建和操作各种类型的AI应用。以下是全功能AI开发平台通常提供的一些功能和特性：
- 数据管理：提供数据存储、数据集成、数据清洗和数据标注工具，以支持AI模型的训练和评估。
- 模型开发：包括模型训练、调优和验证工具，以及深度学习框架集成，使开发者能够创建自定义AI模型。
- 自动化ML（AutoML）：提供自动化工具，可以自动选择和调整模型参数，以简化模型开发流程。
- 部署和托管：支持AI模型的部署到云端或边缘设备，并提供自动扩展和管理模型的能力。
- 可解释性和监控：提供模型解释性工具，以及实时性能监控和错误检测，以确保AI应用的可靠性和可解释性。
- 集成和API：支持将AI功能集成到现有应用程序中，以及提供API，以便其他应用程序可以调用AI模型。
- 安全性和隐私：提供安全性和隐私保护功能，以确保AI应用的数据和模型的安全性。
- 可视化工具：提供可视化界面，以简化模型训练和部署的管理和监控。
下面以百度BML全功能AI开发平台为例进行介绍（一站式AI开发流程如下），且底层框架内置文心大模型基座：
二、AI项目落地应用流程（以文本分类为例）
2-0、项目开始
任务抽象：
- 项目有多少个任务场景
- 每个任务场景需要开发多少个模型
- 部署场景的约束是什么
任务流程介绍：
- 采集/标注数据
- 选择预训练模型
- 数据增强策略
- 超参数调整
- 模型训练以及评估
- 分析报告
2-1、项目背景
项目背景介绍：
在我们的生活和工作中，很多事情都可以转化为一个分类问题来解决，比如“上班坐公交还是坐地铁”、“吃米饭还是吃面条”等等可以转化为二分类问题。自然语言处理领域也是这样，大量的任务可以用文本分类的方式来解决，比如垃圾文本识别、涉黄涉暴文本识别、意图识别、文本匹配、命名实体识别等，有着极其广泛的应用场景：
- 投诉信息分类：训练客服投诉信息的自动分类，将每个用户投诉的内容进行分类管理，节省大量客服人力。
- 媒体文章分类：训练网络媒体文章的自动分类，进而实现各类文章的自动分类。
- 文本审核：定制训练文本审核的模型，如训练文本中是否含有违规/偏激性质的描述。
中文新闻文本标题分类任务简介：
- 新闻分类是文本分类中常见的应用场景。在传统分类模式下，往往是通过人工对新闻内容进行核对，从 而将新闻划分到合适的类别中。这种方式会消耗大量的人力资源，并且效率不高。采用深度学习的方法可以取得较高的分类精度，是新闻推荐等场景下的基础任务。
使用BML开发平台，注册账号并且开始使用：官方链接
2-2、数据准备介绍
项目数据：
- 项目任务需要什么样的数据
- 如何制作高质量的数据集（图片数据：是否存在高度相似、模糊的图片，进行数据的清洗）
- 数据量不够怎么办（每一类的图片数量是否大于80张？是否需要增加图片以平衡类别数量？进行上采样？）
高质量数据：
- 数据标注正确
- 尽量提升数据的类别，提升模型的泛化能力
- 保证训练数据尽量与业务数据接近，各个类别平衡
- 数据划分正确，测试集验证集不会泄露。
- 以结果为导向看数据：看哪个类别的数据模型不太擅长识别，即分析badcase，采用数据增强增加数据数量。
数据增强（以图片的数据增强为例）：
- 对比度
- 色平衡
- 亮度
- 锐化
- 目标框裁剪
- 标注框旋转
- 标注框翻转
- 水平裁剪
BML平台优势：
- 智能标注
- 多人标注
- 数据质检报告
- 支持与数据采集设备直连
- BML自动化数据清洗：去近似、去模糊、裁剪、旋转、镜像。
- 自动数据增强。开放超过40种算子，灵活配置
2-3、项目数据
本文采用中文新闻文本标题分类数据集进行示例:数据
- 点击数据集管理，并创建数据集。
- 在创建数据集界面，设置好相关信息并点击完成
-
填写导入配置信息: 设置数据的标注状态，是否为有标注信息，从本地导入，上传txt文本。之后点击上传txt文本将下载好的数据上传。
-
数据集创建完成后，可以在数据集管理界面看到导入的数据，并可以查看到导入状态、标注状态等信息。
2-4、建模调参介绍
建模调参：
- 选择什么样的模型
- 有没有精度更高的模型
- 如何调优，进一步提升性能
- 要不要购买服务器？
BML平台优势：
- 提供预置模型调参、NoteBook建模、自定义作业建模等三种开发方式，满足不同需求的开发者。
- 自动调参：以某种高级策略搜索超参组合，自动获得优秀的模型效果
2-5、项目的建模调参
- 选择使用预置模型调参，选择自然语言处理模型，点击创建任务
- 选择类型为文本分类-类型为单文本单标签。
- 创建完成后点击新建运行。
- 添加数据可以选择刚才导入的数据集，也可以选择公开数据集（二分类。数据量较少），需要注意的是，如果选择公开数据集，可以跳过前边的所有步骤。
- 在配置模型阶段，可以进行相关预训练模型的配置以及超参数的设置。Tiny版本模型更小，训练速度更快，但是精度略差。之后设置训练资源，以及选择计算节点。提交运行任务。
- 训练结束后点击评估报告，可以查看模型的表现情况（由于时间原因，我这里选择的是公开二分类数据进行训练）, 点击配置详情可以查看训练时设置的参数，训练可视化可以查看训练过程中的指标变化
- 进一步测试模型可以点击发布按钮进行模型的发布， 发布模型之后可以在发布模型这一列看到已经发布的模型，这时候点击评估报告可以看到模型校验按钮，可以进行模型的校验，输入文本进行校验。
2-6、开发部署
部署环境：
云端：公有云部署，即将模型部署为在线服务，从而以REST API的方式提供推理预测能力。且公有云部署是最快捷的模型部署方式，不同类型的模型在执行公有云部署时的流程基本一致，当部署后在线API的接口与模型有关。
- 易于部署迭代
- 可使用大模型，快速上线
- 高延迟
- 成本线性升高
边缘端：
- 算力限制
- 前期开发部署成本高
- 低延迟
- 成本可控
在线服务说明：在线服务当前仅允许一个模型版本处于上线状态，若上线时有其他模型版本在线，则会将当前版本下线并且上线新的版本。服务状态以及其含义说明如下所示：
2-7、项目在公有云的部署
- 在模型仓库中选择发布的模型版本，之后进行在线服务部署。
- 在线服务设置：设置服务名称以及接口地址，模型配置阶段设置已经发布的模型以及对应版本，在资源配置阶段设置好需要使用的配置，按照小时计费。
- 创建好在线服务之后，创建应用，之后调用接口进行服务调用
- 之后使用ak、sk以及请求url来进行接口的调用
附录：调用api代码
import requests
import json
API_KEY = ""
SECRET_KEY = ""
def main():
url = "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/nlp/v1/sentiment_classify?charset=&access_token=" + get_access_token()
payload = json.dumps("")
headers = {
'Content-Type': 'application/json',
'Accept': 'application/json'
}
response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)
print(response.text)
def get_access_token():
"""
使用 AK，SK 生成鉴权签名（Access Token）
:return: access_token，或是None(如果错误)
"""
url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token"
params = {"grant_type": "client_credentials", "client_id": API_KEY, "client_secret": SECRET_KEY}
return str(requests.post(url, params=params).json().get("access_token"))
if __name__ == '__main__':
main()
参考文章：
百度BML全功能开发平台官网.
数据集管理.
EasyDL文本价格整体说明.
开发文档训练、部署等.
鉴权认证机制.
服务与支持文档.
示例代码中心.
总结
人有悲欢离合，月有阴晴圆缺，此事古难全。
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