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提起(qi)賽(sai)博(bo)，通常會想到“賽(sai)博(bo)朋克”。

其實，賽博(bo)朋(peng)克（英(ying)文：Cyberpunk）是“賽博(bo)”與“朋(peng)克”的結(jie)合詞。在英(ying)語(yu)中，賽博(bo)這個詞脫(tuo)胎(tai)于Cybernetics（中文：自動控制論），起源于希臘語(yu) kubernetes，意思是導航員、駕駛(shi)員。

而在科幻小(xiao)說(shuo)的范(fan)疇中，“賽博”廣義(yi)上涵蓋了這(zhe)些主(zhu)題：機器人、自動化、計算機、智能(neng)等等。如(ru)果進一步縮窄(zhai)“賽博”的范(fan)圍，我們可(ke)以(yi)發(fa)現這(zhe)個詞最常用于(yu)指代“人工智能(neng)的創建”。

在現實生活中，AI的(de)本(ben)質就是生產力。而易道博識創立的(de)初心，就是借助人工智能(neng)，來簡化復雜枯燥(zao)的(de)工作。

我(wo)們(men)在(zai)“賽博”這個(ge)詞上，傾(qing)注了許(xu)多我(wo)們(men)美好的(de)(de)期(qi)許(xu)：我(wo)們(men)希(xi)望(wang)并且相(xiang)信，科技充(chong)當(dang)的(de)(de)角(jiao)色(se)不僅(jin)是一(yi)個(ge)簡單的(de)(de)技術(shu)提供(gong)者，我(wo)們(men)希(xi)望(wang)不僅(jin)能授(shou)人以(yi)魚(yu)，還(huan)能授(shou)人以(yi)漁，我(wo)們(men)希(xi)望(wang)能讓用(yong)戶擁有一(yi)個(ge)可以(yi)自(zi)主可控、成本可控的(de)(de)、可現場應用(yong)的(de)(de)平(ping)臺產品。

我們知道，開發(fa)一(yi)項人工智能模型并上(shang)線應用大致(zhi)需經(jing)歷從業務理(li)解、數據采標及處理(li)、模型訓練(lian)與測試到運維監控等一(yi)系列流程。?

過程(cheng)中(zhong)，不僅需要(yao)大量(liang)的(de)(de)AI算(suan)力(li)(li)、高質量(liang)數據源，還需要(yao)AI應用(yong)算(suan)法研發(fa)及AI技術人員(yuan)的(de)(de)支(zhi)持，但(dan)大部(bu)分中(zhong)小(xiao)企業用(yong)戶(hu)并不具備在“算(suan)力(li)(li)、數據、算(suan)法”三(san)維度從0到1部(bu)署的(de)(de)能力(li)(li)，而財力(li)(li)雄厚(hou)的(de)(de)大型企業亦需高性價比的(de)(de)AI開(kai)發(fa)部(bu)署方案(an)。

智能(neng)化轉型(xing)(xing)趨勢下(xia)，企業部(bu)署AI項目的需求(qiu)正經歷(li)著變化，對(dui)數據質(zhi)量(liang)、模型(xing)(xing)生產周(zhou)期、模型(xing)(xing)自(zi)學(xue)習水(shui)平、模型(xing)(xing)部(bu)署方(fang)式、人力(li)成本及資金投入(ru)、投資回報率等的要求(qiu)都逐(zhu)步走高。

假如，每次開(kai)發模(mo)型(xing)都需要算法(fa)工程(cheng)師單獨完成從生產到上線(xian)的全流(liu)程(cheng)招(zhao)建，就會導(dao)取很多(duo)時間的耗損與(yu)AI模(mo)型(xing)開(kai)發成本的浪費。所以集(ji)標注、訓(xun)練(lian)、推理于一體的賽博(bo)（CyberBot）深度學習平(ping)臺應運(yun)而生。

數據閉環，自成有機整體

賽博學習平臺(tai)是易道博識(shi)基于深度學習自主研(yan)發的一站式機器(qi)學習訓練平臺(tai)。賽博平臺(tai)集(ji)數據(ju)管理、數據(ju)標注、模型訓練和模型應用于一身，提供及時(shi)、現場化(hua)的數據(ju)驅動模型應用解決(jue)方案。

賽博(bo)平臺充分利用現(xian)有的(de)(de)經(jing)過長期迭代的(de)(de)基礎模型(xing)(xing)(xing)能力，包括圖像(xiang)、OCR和NLP等(deng)，在(zai)少量樣本的(de)(de)驅(qu)動(dong)下，利用遷移學習(xi)和小樣本學習(xi)等(deng)技術(shu)，高效完成增量模型(xing)(xing)(xing)的(de)(de)訓(xun)練，生(sheng)成最優的(de)(de)模型(xing)(xing)(xing)文件，并通過推理平臺實現(xian)模型(xing)(xing)(xing)的(de)(de)快速(su)部署(shu)與生(sheng)產應用。

產(chan)品(pin)組(zu)成(cheng)上，賽博平(ping)臺由管理中心CyberCenter、數據標(biao)(biao)注(zhu)平(ping)臺 CyberData、深(shen)度學習(xi)訓練平(ping)臺 CyberLearning和(he)深(shen)度學習(xi)推理平(ping)臺 CyberServing幾個(ge)子平(ping)臺組(zu)成(cheng)，各子平(ping)臺依(yi)次承(cheng)擔平(ping)臺管理、數據管理與標(biao)(biao)注(zhu)、模型(xing)訓練和(he)模型(xing)服務(wu)的(de)功能，各個(ge)子平臺(tai)之間相互獨立又有(you)效配合，形成一個(ge)有(you)機整體(ti)(ti)，從而有(you)效支撐數(shu)據驅動(dong)模型應(ying)用的整體(ti)(ti)功能。

賽博平臺設計中充分考慮并兼顧了企業應用的綜合性復雜場景以及C端客戶(hu)相對單一的場景。通過對各種(zhong)應用(yong)場景(jing)(jing)的深(shen)入(ru)研究(jiu)與有效融合，以(yi)及先(xian)進的架構設(she)計和技術選(xuan)型，平臺(tai)最大化兼顧(gu)了(le)專業性與易用(yong)性，從(cong)而(er)在(zai)滿足各種(zhong)應用(yong)場景(jing)(jing)需求的前(qian)提(ti)下(xia)，提(ti)供最佳的用(yong)戶操作體(ti)驗。

值得一提的(de)(de)(de)是，賽博平臺打造了數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)驅動模型(xing)(xing)應用的(de)(de)(de)閉環。推理(li)平臺支持對于(yu)自(zi)(zi)身(shen)所產生的(de)(de)(de)生產數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)根(gen)據(ju)(ju)(ju)不同的(de)(de)(de)條件進行(xing)自(zi)(zi)動采集(ji)的(de)(de)(de)功能，采集(ji)后的(de)(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)可以(yi)方便(bian)地導入標(biao)注(zhu)平臺，形成(cheng)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)集(ji)，并支持進一步的(de)(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)處理(li)與(yu)標(biao)注(zhu)。標(biao)注(zhu)完成(cheng)的(de)(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)集(ji)可以(yi)用于(yu)模型(xing)(xing)的(de)(de)(de)訓練調優，從而得到性能更佳的(de)(de)(de)模型(xing)(xing)，用于(yu)更新推理(li)平臺生產模型(xing)(xing)，從而形成(cheng)一個完整的(de)(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)閉環。

數據標注平臺 CyberData

數據平(ping)臺主要功能包括數據管理(li)、數據處理(li)、樣(yang)本擴充、數據標(biao)(biao)注(zhu)與采集(ji)。數據平(ping)臺內置exLabeler標(biao)(biao)注(zhu)客(ke)戶端(duan)，提供強(qiang)大專(zhuan)業的CV、OCR、結構化和(he)NLP任務標(biao)(biao)注(zhu)功能。同時，數據平(ping)臺還(huan)支(zhi)持(chi)單人和(he)團隊標(biao)(biao)注(zhu)模式(shi)。

用戶可以通過(guo)exLabeler客戶端完成樣本的標注(zhu)。exLabeler支持CV、OCR、結(jie)構化(hua)和NLP等(deng)領域算法的標注(zhu)。標注(zhu)完成的數據(ju)集可以直接用于模型(xing)訓(xun)練，或進一步做后處理（如圖像處理、樣本擴充(chong)等(deng)），然后再(zai)用于模型(xing)訓(xun)練。

深度學習訓練平臺 CyberLearning

訓練平(ping)臺(tai)通(tong)過自(zi)身對于訓練資源池的集中管(guan)理與分配，以(yi)(yi)及與管(guan)理平(ping)臺(tai)的無縫對接，可(ke)以(yi)(yi)方便(bian)地(di)實現訓練基礎(chu)設施的管(guan)理，從而減輕用(yong)戶(hu)的管(guan)理維護工(gong)作。同時，利用(yong)自(zi)動超(chao)參搜索等(deng)技術，訓練平(ping)臺(tai)可(ke)以(yi)(yi)自(zi)動搜索到最佳性(xing)能(neng)的模型。

通過分布式訓練(lian)(lian)(lian)(lian)與多(duo)框架支(zhi)(zhi)持(chi)，訓練(lian)(lian)(lian)(lian)平(ping)臺(tai)可以最大(da)化利用(yong)計(ji)算資源(yuan)，加速(su)模(mo)型(xing)訓練(lian)(lian)(lian)(lian)。同(tong)時，利用(yong)自(zi)動超參(can)搜(sou)索(suo)等(deng)技術，訓練(lian)(lian)(lian)(lian)平(ping)臺(tai)可以自(zi)動搜(sou)索(suo)到最佳性能(neng)的(de)(de)(de)模(mo)型(xing)。最后，對(dui)于訓練(lian)(lian)(lian)(lian)所得的(de)(de)(de)最優模(mo)型(xing)，訓練(lian)(lian)(lian)(lian)平(ping)臺(tai)支(zhi)(zhi)持(chi)一鍵部署到推理平(ping)臺(tai)，實現(xian)模(mo)型(xing)的(de)(de)(de)快速(su)應用(yong)。

深度學習推理平臺 CyberServing

推理(li)平臺主要完成各(ge)種(zhong)識(shi)別(bie)功(gong)能(neng)的部(bu)署。業務(wu)系(xi)統(tong)(tong)通過(guo)調用推理(li)平臺提供的RESTful API提交圖像(xiang)并獲(huo)得識(shi)別(bie)結果。整體上講，推理(li)平臺產品(pin)需求可分解為模型管(guan)(guan)理(li)、API過(guo)程定義、識(shi)別(bie)數據查看，接(jie)口統(tong)(tong)計和(he)其它非功(gong)能(neng)項等部(bu)分。其中模型管(guan)(guan)理(li)和(he)API管(guan)(guan)理(li)模塊(kuai)屬于基礎核心模塊(kuai)。

推理平(ping)臺(tai)對同(tong)一模型(xing)不(bu)同(tong)版本的(de)管理，并(bing)支持在模型(xing)服(fu)務(wu)中同(tong)時加載(zai)和運行多(duo)個(ge)版本的(de)模型(xing)。推理平(ping)臺(tai)還(huan)支持一個(ge)API綁定多(duo)個(ge)模型(xing)服(fu)務(wu)。模型(xing)升級時，用戶可以選(xuan)擇先在部分服(fu)務(wu)中激活新版本的(de)模型(xing)，完(wan)成測(ce)試驗證后再升級其(qi)他(ta)服(fu)務(wu)。