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提(ti)起賽(sai)(sai)博，通常會想到“賽(sai)(sai)博朋克”。

其實，賽博(bo)(bo)朋(peng)克（英文：Cyberpunk）是“賽博(bo)(bo)”與“朋(peng)克”的結(jie)合詞。在(zai)英語(yu)中(zhong)，賽博(bo)(bo)這個詞脫胎(tai)于Cybernetics（中(zhong)文：自(zi)動控制論），起源(yuan)于希臘語(yu) kubernetes，意思是導航員(yuan)、駕駛員(yuan)。

而在科(ke)幻小說的(de)范疇中(zhong)，“賽(sai)博”廣義上涵蓋(gai)了這些主題：機器人、自動化、計算機、智能等等。如果(guo)進一步縮窄“賽(sai)博”的(de)范圍，我們可以發(fa)現這個詞(ci)最常用于指代“人工智能的(de)創(chuang)建”。

在現實生(sheng)活中，AI的(de)(de)本質就是(shi)生(sheng)產(chan)力。而易(yi)道博識創立(li)的(de)(de)初心，就是(shi)借(jie)助人工(gong)智(zhi)能，來簡化復雜枯燥的(de)(de)工(gong)作。

我們(men)(men)在“賽博”這個(ge)詞上，傾注了許多我們(men)(men)美好的期許：我們(men)(men)希(xi)(xi)望(wang)并且相信，科(ke)技充當的角(jiao)色不僅是一個(ge)簡單的技術提供者，我們(men)(men)希(xi)(xi)望(wang)不僅能(neng)(neng)授(shou)人(ren)以(yi)(yi)魚，還(huan)能(neng)(neng)授(shou)人(ren)以(yi)(yi)漁，我們(men)(men)希(xi)(xi)望(wang)能(neng)(neng)讓用戶擁有一個(ge)可(ke)(ke)(ke)以(yi)(yi)自主可(ke)(ke)(ke)控、成本可(ke)(ke)(ke)控的、可(ke)(ke)(ke)現場應用的平臺產品。

我們(men)知(zhi)道，開發一項人工智能模型(xing)并上線應(ying)用大致需經歷(li)從業務理解、數據采(cai)標(biao)及處理、模型(xing)訓練(lian)與(yu)測試到運維監控等一系列流程。?

過程中(zhong)，不僅需(xu)要大(da)量的(de)AI算力、高質量數(shu)據源，還需(xu)要AI應用算法(fa)研發(fa)(fa)及AI技(ji)術人員的(de)支持，但大(da)部(bu)分中(zhong)小企業(ye)用戶并不具(ju)備(bei)在“算力、數(shu)據、算法(fa)”三維度從0到1部(bu)署(shu)的(de)能力，而(er)財力雄厚的(de)大(da)型企業(ye)亦需(xu)高性價比的(de)AI開發(fa)(fa)部(bu)署(shu)方(fang)案。

智能化轉型趨勢(shi)下，企業(ye)部(bu)署AI項(xiang)目的需(xu)求正經(jing)歷著(zhu)變(bian)化，對(dui)數據質量(liang)、模(mo)型生產(chan)周(zhou)期(qi)、模(mo)型自(zi)學習水平、模(mo)型部(bu)署方式、人力成本及資金(jin)投入、投資回報率等(deng)的要(yao)求都(dou)逐步走(zou)高。

假(jia)如，每次開發模型都需要算(suan)法工程師單獨完成從生產到上線的(de)(de)全(quan)流程招建，就會導取很(hen)多(duo)時間的(de)(de)耗損(sun)與AI模型開發成本的(de)(de)浪費。所以(yi)集標注、訓練(lian)、推理于(yu)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(bo)學習(xi)平臺(tai)是易道博(bo)識基于深度學習(xi)自(zi)主(zhu)研發的一站式機器學習(xi)訓(xun)(xun)練平臺(tai)。賽博(bo)平臺(tai)集數據管(guan)理、數據標注(zhu)、模(mo)型訓(xun)(xun)練和模(mo)型應(ying)用(yong)于一身，提供及時(shi)、現場化的數據驅(qu)動模(mo)型應(ying)用(yong)解決方案。

賽博平(ping)(ping)臺(tai)充分利(li)(li)用現有的(de)(de)經(jing)過長(chang)期迭代(dai)的(de)(de)基礎模(mo)型(xing)(xing)能(neng)力，包括圖像(xiang)、OCR和NLP等，在(zai)少量樣本的(de)(de)驅動下，利(li)(li)用遷移學習和小樣本學習等技術，高效完成增量模(mo)型(xing)(xing)的(de)(de)訓(xun)練，生成最優(you)的(de)(de)模(mo)型(xing)(xing)文件，并通過推理平(ping)(ping)臺(tai)實(shi)現模(mo)型(xing)(xing)的(de)(de)快(kuai)速部署與生產應用。

產品組成上，賽博(bo)平(ping)(ping)臺由管(guan)理(li)中心CyberCenter、數據標(biao)注平(ping)(ping)臺 CyberData、深度學習訓練平(ping)(ping)臺 CyberLearning和深度學習推理(li)平(ping)(ping)臺 CyberServing幾個子平(ping)(ping)臺組成，各子平(ping)(ping)臺依次承(cheng)擔(dan)平(ping)(ping)臺管(guan)理(li)、數據管(guan)理(li)與標(biao)注、模型訓練和模型服務的功能，各個子平臺(tai)之間相互獨(du)立又(you)有(you)效(xiao)配合，形成一個有(you)機(ji)整體，從而(er)有(you)效(xiao)支撐數據驅動模型應用的整體功能。

賽博(bo)平臺設計中(zhong)充分考慮并兼顧了企業(ye)應用的綜合性(xing)復雜(za)場景(jing)以(yi)及C端(duan)客(ke)戶(hu)相對單(dan)一的場景(jing)。通過(guo)對各種應(ying)用(yong)場景(jing)的深(shen)入(ru)研究(jiu)與(yu)有效融合，以及先進的架(jia)構設計(ji)和技術選型，平臺最(zui)大(da)化兼顧了專業(ye)性(xing)與(yu)易用(yong)性(xing)，從而在(zai)滿足各種應(ying)用(yong)場景(jing)需求的前提下，提供最(zui)佳的用(yong)戶(hu)操作體(ti)驗。

值得(de)一提的(de)(de)(de)是，賽博(bo)平臺打造了(le)數據(ju)驅動(dong)模型(xing)應用(yong)的(de)(de)(de)閉環。推理(li)平臺支持對于自身所產(chan)生的(de)(de)(de)生產(chan)數據(ju)根據(ju)不同的(de)(de)(de)條件進行自動(dong)采(cai)(cai)集的(de)(de)(de)功能，采(cai)(cai)集后的(de)(de)(de)數據(ju)可(ke)以方便地導入標(biao)注(zhu)平臺，形成(cheng)數據(ju)集，并(bing)支持進一步的(de)(de)(de)數據(ju)處(chu)理(li)與標(biao)注(zhu)。標(biao)注(zhu)完成(cheng)的(de)(de)(de)數據(ju)集可(ke)以用(yong)于模型(xing)的(de)(de)(de)訓(xun)練調優，從而得(de)到(dao)性能更佳的(de)(de)(de)模型(xing)，用(yong)于更新推理(li)平臺生產(chan)模型(xing)，從而形成(cheng)一個完整的(de)(de)(de)數據(ju)閉環。

數據標注平臺 CyberData

數(shu)據平(ping)臺主(zhu)要功(gong)能(neng)包(bao)括數(shu)據管(guan)理(li)、數(shu)據處理(li)、樣本擴充(chong)、數(shu)據標(biao)(biao)注與采集(ji)。數(shu)據平(ping)臺內置(zhi)exLabeler標(biao)(biao)注客戶端，提供(gong)強大專業(ye)的CV、OCR、結構化(hua)和NLP任務標(biao)(biao)注功(gong)能(neng)。同時，數(shu)據平(ping)臺還支持單人(ren)和團(tuan)隊標(biao)(biao)注模式。

用(yong)(yong)戶可(ke)以通過exLabeler客(ke)戶端(duan)完成樣(yang)(yang)本(ben)的標注(zhu)。exLabeler支持(chi)CV、OCR、結構化和NLP等領域(yu)算(suan)法的標注(zhu)。標注(zhu)完成的數據(ju)集可(ke)以直接用(yong)(yong)于(yu)模型訓(xun)練(lian)，或(huo)進一(yi)步做后(hou)處理（如圖像處理、樣(yang)(yang)本(ben)擴充等），然后(hou)再(zai)用(yong)(yong)于(yu)模型訓(xun)練(lian)。

深度學習訓練平臺 CyberLearning

訓(xun)(xun)練(lian)平臺(tai)通過(guo)自身對(dui)于(yu)訓(xun)(xun)練(lian)資源池的(de)(de)集中(zhong)管(guan)理與分配(pei)，以及與管(guan)理平臺(tai)的(de)(de)無(wu)縫(feng)對(dui)接，可(ke)以方便地實現訓(xun)(xun)練(lian)基礎設施的(de)(de)管(guan)理，從而減輕用戶的(de)(de)管(guan)理維護工作(zuo)。同時，利(li)用自動超(chao)參搜索等技術，訓(xun)(xun)練(lian)平臺(tai)可(ke)以自動搜索到(dao)最佳(jia)性能的(de)(de)模型。

通過分(fen)布式訓(xun)(xun)練(lian)(lian)(lian)與多框架支(zhi)持，訓(xun)(xun)練(lian)(lian)(lian)平(ping)臺(tai)可以(yi)最(zui)(zui)大化利用計(ji)算(suan)資源，加(jia)速(su)模型(xing)訓(xun)(xun)練(lian)(lian)(lian)。同時，利用自(zi)動超參搜索等技術(shu)，訓(xun)(xun)練(lian)(lian)(lian)平(ping)臺(tai)可以(yi)自(zi)動搜索到最(zui)(zui)佳性能的(de)模型(xing)。最(zui)(zui)后，對(dui)于訓(xun)(xun)練(lian)(lian)(lian)所得的(de)最(zui)(zui)優模型(xing)，訓(xun)(xun)練(lian)(lian)(lian)平(ping)臺(tai)支(zhi)持一鍵部(bu)署到推理(li)平(ping)臺(tai)，實現模型(xing)的(de)快速(su)應用。

深度學習推理平臺 CyberServing

推(tui)(tui)理(li)(li)平臺(tai)主要(yao)完成各種(zhong)識別功能(neng)的部署。業務系(xi)統通過調用推(tui)(tui)理(li)(li)平臺(tai)提供的RESTful API提交圖像并(bing)獲得識別結果。整體上講(jiang)，推(tui)(tui)理(li)(li)平臺(tai)產品需求可分解為模型(xing)管理(li)(li)、API過程定義、識別數據(ju)查看，接口統計和其它非(fei)功能(neng)項等(deng)部分。其中模型(xing)管理(li)(li)和API管理(li)(li)模塊(kuai)(kuai)屬于(yu)基礎核(he)心模塊(kuai)(kuai)。

推理(li)(li)平臺對(dui)同一模(mo)型不同版本的(de)管(guan)理(li)(li)，并(bing)支(zhi)持在模(mo)型服務(wu)中同時加載(zai)和運(yun)行多個(ge)版本的(de)模(mo)型。推理(li)(li)平臺還支(zhi)持一個(ge)API綁(bang)定多個(ge)模(mo)型服務(wu)。模(mo)型升級時，用(yong)戶可(ke)以選(xuan)擇先在部分(fen)服務(wu)中激活新版本的(de)模(mo)型，完成(cheng)測試驗證后(hou)再升級其他服務(wu)。