然而AI模型的使用之路并非一帆風(fēng)順,在算力需求井噴的當(dāng)下,許多企業(yè)在AI模型開發(fā)和管理等問題上仍面臨巨大挑戰(zhàn)。
AI模型給企業(yè)出“難題”
企業(yè)在建設(shè)AI模型的過程中均面臨著如下這些難題:
首先是AI計(jì)算資源需求多,但是GPU一卡難求,企業(yè)建設(shè)AI能力成本高,如何把資源有效的利用起來成為眾多企業(yè)要面臨的難題;
第二AI算法開發(fā)流程長(zhǎng)、門檻高,十分依賴專業(yè)的算法人才來支持;
第三模型上線以后性能不穩(wěn)定,影響業(yè)務(wù)效果,尤其針對(duì)金融類型企業(yè)來說,一個(gè)百分點(diǎn)的掉線,就可能帶來巨大的業(yè)務(wù)損失;
第四AI模型資產(chǎn)孤島化,不能統(tǒng)一復(fù)用。當(dāng)下許多企業(yè)的各個(gè)部門相對(duì)分散,模型作為一種資產(chǎn)沒有得到統(tǒng)一的復(fù)用,逐漸形成了模型孤島。
源啟·行業(yè)AI平臺(tái),化解業(yè)務(wù)難題
針對(duì)企業(yè)用戶群體痛點(diǎn),源啟·行業(yè)AI平臺(tái),提供了一個(gè)具有AI綜合能力的集中化生產(chǎn)和管理工具。該平臺(tái)涵蓋AI算力平臺(tái)、AI計(jì)算框架、AI開發(fā)平臺(tái)以及AI服務(wù)平臺(tái)這四大產(chǎn)品組件,幫助開發(fā)人員進(jìn)行規(guī)模化模型開發(fā),實(shí)現(xiàn)對(duì)模型和資源的統(tǒng)一管理和維護(hù)。就具體能力而言主要是以下四方面:
精細(xì)化智能算力管理。當(dāng)前GPU昂貴,算力資源緊張,企業(yè)建設(shè)AI成本高,源啟·行業(yè)AI平臺(tái)精細(xì)化的智能算力管理通過GPU虛擬化和池化等技術(shù)讓企業(yè)內(nèi)部各部門和各團(tuán)隊(duì)高效復(fù)用有限資源,使AI算力資源實(shí)現(xiàn)更加精細(xì)化地管理和調(diào)度。
縮減算法開發(fā)周期、降低開發(fā)門檻。源啟·行業(yè)AI平臺(tái)提供普惠化AI能力,即面向機(jī)器學(xué)習(xí)提供端到端AutoML能力,有效降低建模門檻,針對(duì)企業(yè)提供自動(dòng)化建模、場(chǎng)景模版建模、數(shù)據(jù)標(biāo)注自動(dòng)化等豐富的開發(fā)手段,幫助業(yè)務(wù)人員和科技人員快速開發(fā)和使用AI能力。
AI模型服務(wù)編排。針對(duì)企業(yè)客戶千變?nèi)f化的業(yè)務(wù),如何實(shí)現(xiàn)多樣化場(chǎng)景中AI技術(shù)的快速獲取,如何利用AI模型服務(wù)編排來支持場(chǎng)景應(yīng)用快速開發(fā)成為當(dāng)下的重中之重。源啟·行業(yè)AI平臺(tái)通過模型服務(wù)能力提供智能能力,再通過使用工作流模板快速支撐AI應(yīng)用的構(gòu)建。
安全的AI服務(wù)。源啟·行業(yè)AI平臺(tái)中的AI服務(wù)平臺(tái)層支持全方位、實(shí)時(shí)的模型性能監(jiān)控,保障業(yè)務(wù)的精準(zhǔn)性,此外新上線的多模態(tài)偽造智能檢測(cè)可用于驗(yàn)證在線業(yè)務(wù)辦理或交易中客戶的真實(shí)身份,保護(hù)企業(yè)安全和消費(fèi)者安全,實(shí)現(xiàn)安全的AI服務(wù)。
目前源啟·行業(yè)AI平臺(tái)已經(jīng)參編了8項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn),包括國際標(biāo)準(zhǔn)、國家標(biāo)準(zhǔn)以及多項(xiàng)AIIA團(tuán)標(biāo),已經(jīng)在30多家金融機(jī)構(gòu)、5家非金融的客戶上線應(yīng)用,同時(shí)我們也幫助客戶開發(fā)和上線了500多個(gè)AI模型和應(yīng)用?;谠磫ⅰば袠I(yè)AI平臺(tái)中電金信還打造了一套智能視覺系統(tǒng),除了可以幫助金融機(jī)構(gòu)信貸業(yè)務(wù)下沉,還可應(yīng)用在很多能源化工企業(yè),如在海南煉化安全生產(chǎn)項(xiàng)目中的大規(guī)模應(yīng)用,很好的助力客戶實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的智能檢測(cè)和分析,目前該項(xiàng)目一期已經(jīng)完成、正在啟動(dòng)二期建設(shè)。
近期,該平臺(tái)在國電南自全棧國產(chǎn)化數(shù)智平臺(tái)和華潤(rùn)置地AI中臺(tái)等項(xiàng)目中的應(yīng)用也陸續(xù)獲得了業(yè)內(nèi)的廣泛關(guān)注。
與國電南自聯(lián)合打造面向新能源“產(chǎn)營(yíng)運(yùn)維管”的全棧國產(chǎn)化數(shù)智平臺(tái)
中電金信聯(lián)合國電南自利用源啟·行業(yè)AI平臺(tái)的基礎(chǔ)技術(shù)支撐,結(jié)合大數(shù)據(jù)、微服務(wù)等技術(shù),基于國產(chǎn)軟硬件系統(tǒng),在統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范體系、安全管理體系、運(yùn)維保障體系下,構(gòu)建了面向新能源“產(chǎn)營(yíng)運(yùn)維管”的全棧國產(chǎn)化數(shù)智平臺(tái),完成針對(duì)電力設(shè)備運(yùn)行的智能預(yù)警算法在線建模、訓(xùn)練和優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)運(yùn)行狀態(tài)異常檢測(cè)及預(yù)警,預(yù)測(cè)設(shè)備劣化程度,提高設(shè)備運(yùn)行可靠性。該平臺(tái)有效支撐了新能源產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)管理和智能化應(yīng)用,提升了電力企業(yè)的大數(shù)據(jù)分析智能化水平和數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力,經(jīng)中國電機(jī)工程學(xué)會(huì)鑒定,項(xiàng)目成果達(dá)到國際先進(jìn)水平。
與華潤(rùn)置地共同打造的AI中臺(tái)項(xiàng)目被中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟AIIA評(píng)為推薦案例
基于源啟·行業(yè)AI平臺(tái)中的模法師機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)開發(fā)的華潤(rùn)置地AI中臺(tái),為創(chuàng)新場(chǎng)景應(yīng)用提供數(shù)據(jù)及中臺(tái)能力支撐。華潤(rùn)置地AI中臺(tái)以數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景為驅(qū)動(dòng),提供適配地產(chǎn)行業(yè)的數(shù)據(jù)分析、挖掘、AI算法研發(fā)和應(yīng)用的能力中臺(tái),不斷沉淀可復(fù)用的AI組件、算法、功能,簡(jiǎn)化操作、降低門檻,支持業(yè)務(wù)人員無代碼輔助式操作,可支撐置地全體員工開展數(shù)據(jù)創(chuàng)新應(yīng)用。華潤(rùn)置地AI中臺(tái)已于2023年8月上線,基于AI中臺(tái)分階段開展了營(yíng)銷、客戶關(guān)系、財(cái)務(wù)等領(lǐng)域的AI應(yīng)用探索,建立了客戶滿意度詞云分析和財(cái)務(wù)共享AI質(zhì)檢抽查等應(yīng)用。
源啟·行業(yè)AI平臺(tái)為企業(yè)提供的強(qiáng)大AI能力支持,有效化解了企業(yè)工作人員在應(yīng)對(duì)生成式AI挑戰(zhàn)所帶來的種種困擾,助力企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級(jí)和安全發(fā)展。
當(dāng)下正是人工智能應(yīng)用的“繁花時(shí)代”,企業(yè)需要不斷應(yīng)對(duì)外部環(huán)境變化,調(diào)整戰(zhàn)略和業(yè)務(wù)模式以適應(yīng)新的市場(chǎng)環(huán)境,同時(shí)需要利用好智能化工具,持續(xù)耕耘數(shù)智沃土。中電金信在AI領(lǐng)域深耕多年,致力于做懂行業(yè)的AI平臺(tái)和智能產(chǎn)品,未來,將持續(xù)以一站式AI能力助力企業(yè)贏在數(shù)智時(shí)代。