【51CTO.com原創(chuàng)稿件】　　“軟件基礎(chǔ)設(shè)施會經(jīng)歷一場重大升級，AI落地會是通過軟件基礎(chǔ)設(shè)施升級來實現(xiàn)，一千朵行業(yè)云里面的軟件基礎(chǔ)設(shè)施升級會是數(shù)據(jù)智能這個‘新IT’的歷史性機(jī)遇，九章云極DataCanvas預(yù)測這個未來，也擁抱這個愿景?！比涨霸诒本┱匍_的“2021年數(shù)智化高峰論壇”上，九章云極DataCanvas董事長方磊如是說。

　　中國的AI生態(tài)正呈現(xiàn)蓬勃發(fā)展之勢。如何全面加速AI在各行業(yè)場景的落地應(yīng)用，如何利用AI基礎(chǔ)軟件加速企業(yè)數(shù)智化升級，是當(dāng)前AI領(lǐng)域關(guān)注的焦點(diǎn)。

　　面向AI落地的諸多挑戰(zhàn)，多年來在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域深耕的九章云極DataCanvas致力于在兩個方面實現(xiàn)突破：一是通過機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的自動化，將機(jī)器學(xué)習(xí)建模的能力下沉，實現(xiàn)AI能力的普及化；二是讓數(shù)據(jù)分析的速度更快，服務(wù)更及時，從準(zhǔn)實時變成毫秒級的實時響應(yīng)。

　　就在本次高峰論壇上，九章云極DataCanvas聯(lián)合創(chuàng)始人暨CTO尚明棟現(xiàn)場開源發(fā)布兩大自主研發(fā)的技術(shù)成果——DAT自動機(jī)器學(xué)習(xí)工具包和DingoDB實時交互式分析數(shù)據(jù)庫，恰好為以上兩個方面做出了新解。

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　　端到端AutoML：降低AI建模門檻，推動應(yīng)用百花齊放

　　傳統(tǒng)的AI模型訓(xùn)練往往要經(jīng)歷數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、特征工程、模型選擇、調(diào)參評估等步驟，每一步都無法省略，而且耗時較長，動輒數(shù)月。于是自動機(jī)器學(xué)習(xí)（AutoML）技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，即以自動化的方式，讓機(jī)器自己來解決這些問題。可以說，AutoML是推進(jìn)行業(yè)AI應(yīng)用落地的重要技術(shù)路徑，對于降低AI應(yīng)用門檻、繁榮AI生態(tài)有著深刻意義。

　　九章云極DataCanvas資深架構(gòu)師楊健介紹，DataCanvas AutoML Toolkit（DAT）是一個自動機(jī)器學(xué)習(xí)工具套件包，包含了一系列功能強(qiáng)大的AutoML開源工具。該自動建模工具從底層的通用自動機(jī)器學(xué)習(xí)框架到用于結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了端到端的覆蓋，并率先突破機(jī)器學(xué)習(xí)建模過程中“不均衡、概念漂移、泛化能力和大規(guī)模數(shù)據(jù)”4大難點(diǎn)。

　　DAT就像一個儲備豐富的“武器庫”，收羅了包括??Hypernets???、??DeepTables???、??HyperGBM???、??Cooka??在內(nèi)的各式“奇兵神器”。

　　構(gòu)建模型就像搭積木，第一步要確定哪些部件可以用。為此需要先將可用部件編碼，定義一個搜索空間，在這個范圍內(nèi)進(jìn)行篩選；然后確定搜索策略，也就是以一定的方法在眾多積木里找到最適合的部件，并且適當(dāng)?shù)亟M合它們；最后還需要一個評價標(biāo)準(zhǔn)，用來測試搭建好的模型是否能用、是否好用。所以一款優(yōu)秀的AutoML框架應(yīng)當(dāng)具有：富有表現(xiàn)力的搜索空間描述語言、高效搜索算法和高性能的評估策略。Hypernets就是這樣一個自動機(jī)器學(xué)習(xí)的底層通用框架，可以和各種機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)框架結(jié)合開發(fā)出專用的自動機(jī)器學(xué)習(xí)工具；同時提供開放的訓(xùn)練服務(wù)框架，可以滿足單節(jié)點(diǎn)及分布式高性能的模型訓(xùn)練需求，大大降低了AutoML工具的開發(fā)門檻；最新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索（NAS）算法的支持，也讓深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計實現(xiàn)自動化。

　　此外，DeepTables作為用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)建模的深度學(xué)習(xí)工具，具有開箱即用、架構(gòu)靈活、簡單易用等特點(diǎn)，解決了深度學(xué)習(xí)在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳的難題，在大量的公開數(shù)據(jù)集上甚至擊敗了XGBoost、LightGBM等傳統(tǒng)算法；

　　HyperGBM則是基于Hypernets框架融合了多款先進(jìn)的GBM模型的自動建模工具，不僅能實現(xiàn)全自動機(jī)器學(xué)習(xí)的一鍵訓(xùn)練，同時還能把整個Pipeline合成單一模型實現(xiàn)一鍵上線，徹底解決生產(chǎn)化困擾；

　　而對于沒有編程基礎(chǔ)的非專業(yè)人員，選擇Cooka可以輕松完成機(jī)器學(xué)習(xí)建模工作。作為一款界面友好的開源交互式自動機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，Cooka操作簡便，安裝在便攜式電腦中即可運(yùn)行。借助Cooka，使用HyperGBM和DeepTables也會變得更加輕松。

　　綜上可以看到，一個好用的 AutoML 平臺可以覆蓋機(jī)器學(xué)習(xí)的所有步驟。甚至是非IT人員，只要準(zhǔn)備好數(shù)據(jù)，就能得到適合任務(wù)目標(biāo)的模型，這必將對于AI融入千行百業(yè)，AI應(yīng)用百花齊放影響深遠(yuǎn)。

　　實時數(shù)據(jù)分析：配合AI模型，更高效地洞察和預(yù)判世界

　　方磊在大會主題演講中提到，實時的數(shù)據(jù)處理非常重要。假如模型訓(xùn)練完畢后，要很長時間才能輸出結(jié)果，那無疑是令人失望的。比如，一個無人值守的油田發(fā)生某種緊急情況需要報警，那么只有當(dāng)數(shù)據(jù)收集是實時的、數(shù)據(jù)處理是實時的、模型預(yù)測是實時的，最終結(jié)果才能實時通知到相關(guān)個人和團(tuán)隊，或者在別的機(jī)器上有所反映。這一過程所涉及的核心技術(shù)就是實時數(shù)據(jù)庫。只有讓數(shù)據(jù)實時流動起來，配合智能模型才能幫助人類更好地感知這個世界，更加自動化、智能化地做出預(yù)判。

　　九章云極DataCanvas產(chǎn)品總監(jiān)胡宗星向與會者詳細(xì)解讀了實時分析數(shù)據(jù)庫??DingoDB??。

　　DingoDB是新一代集分析與服務(wù)于一體的實時分析數(shù)據(jù)庫HSAP(Hybrid Serving & Analytical Processing)，支持高頻修改和查詢、實時交互式分析、實時多維分析。

　　具體來說，這款實時分析數(shù)據(jù)庫的主要創(chuàng)新點(diǎn)在于：其一、智能優(yōu)化器實現(xiàn)行列優(yōu)化選擇。DingoDB數(shù)據(jù)庫內(nèi)置智能SQL優(yōu)化器，能夠?qū)崿F(xiàn)分析性SQL、記錄級SQL的自動優(yōu)化，基于不同的業(yè)務(wù)場景實現(xiàn)行存模式、列存模式的智能選擇。DingoDB能夠通過列存模式實現(xiàn)數(shù)據(jù)聚合計算，實現(xiàn)高效分析；針對記錄級的查詢、更新操作，DingoDB通過行存的模式實現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速定位，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的查詢和更新操作；其二、高頻點(diǎn)查、修改操作。為了滿足數(shù)據(jù)的時效性需求，DingoDB數(shù)據(jù)存儲采用Key-Value的模式實現(xiàn)存儲，同時基于數(shù)據(jù)的副本策略實現(xiàn)數(shù)據(jù)的行列混合存儲。針對高頻記錄級的場景，如數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、記錄修改等場景，可以實現(xiàn)記錄級的高并發(fā)、高頻率的查詢、修改操作；其三，多副本機(jī)制存算彈性擴(kuò)展。DingoDB數(shù)據(jù)表采用多分區(qū)多副本機(jī)制，保證了數(shù)據(jù)的安全性和穩(wěn)定性；同時存儲、計算分離的模式保證了容器化部署的橫向擴(kuò)展，實現(xiàn)了計算和存儲的數(shù)據(jù)彈性。

　　將AI嵌入每一朵云，開啟真正的數(shù)智時代

　　無論是對于AutoML，還是AI基礎(chǔ)軟件，抑或數(shù)據(jù)智能，很多行業(yè)用戶的認(rèn)知在最開始都并不明晰。在會后的采訪中，九章云極DataCanvas聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO尚明棟提到，原來用戶可能更傾向于拿到某個基于具體業(yè)務(wù)場景的AI解決方案，但這種單獨(dú)定制的解決方案并非長久之計，不僅在后續(xù)運(yùn)維管理中可能遺患無窮，就規(guī)?；涞囟砸彩钦系K重重。因此，加強(qiáng)AI基礎(chǔ)軟件建設(shè)，提升AI自主開發(fā)能力對每個企業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型來說都是必要的。

　　當(dāng)前在一些行業(yè)頭部企業(yè)，AI基礎(chǔ)軟件的完善升級已經(jīng)帶來了切實可見的收益，比如實現(xiàn)了智能風(fēng)控、實時審批的金融業(yè)，可以進(jìn)行零部件智能檢測、設(shè)備預(yù)測性維護(hù)的制造業(yè)等等。AI應(yīng)用的落地讓降本增效并非空談。

　　這些行業(yè)的頭部群體也正是九章云極DataCanvas的主要服務(wù)對象。因為這部分客戶的需求最迫切，數(shù)據(jù)資產(chǎn)足夠厚實，且有資金也有技術(shù)能力實現(xiàn)AI的自主開發(fā)?；趯χ袊磥鞟I行業(yè)生態(tài)發(fā)展的預(yù)判，九章云極DataCanvas建設(shè)性地提出了“云中云”戰(zhàn)略，即將AI基礎(chǔ)架構(gòu)及相關(guān)AI能力，嵌入到形形色色的行業(yè)云、企業(yè)云等云中。將九章云極DataCanvas的AI能力隨云輸出，起到事半功倍、借力打力的效用。

　　在技術(shù)能力上，九章云極DataCanvas將繼續(xù)深化在開源數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的造詣，為AI應(yīng)用落地打造更普適的工具平臺；在遠(yuǎn)景規(guī)劃上，打造千朵云生態(tài)的AI基礎(chǔ)軟件則為其打開了更廣闊的商業(yè)空間和更有想象力的創(chuàng)造空間。在數(shù)智化浪潮中，且讓我們心懷期待，蓄力前行。

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