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提起賽(sai)博，通常會想到“賽(sai)博朋克”。

其實，賽博朋克（英(ying)文(wen)(wen)：Cyberpunk）是“賽博”與(yu)“朋克”的結(jie)合詞(ci)。在英(ying)語(yu)中，賽博這個詞(ci)脫胎于Cybernetics（中文(wen)(wen)：自動控(kong)制論(lun)），起源于希(xi)臘語(yu) kubernetes，意(yi)思是導航員(yuan)、駕駛員(yuan)。

而在科(ke)幻小說的范疇(chou)中，“賽博”廣義(yi)上涵(han)蓋(gai)了這些主題：機器人、自動化、計算機、智能(neng)等等。如果進一步縮(suo)窄“賽博”的范圍，我們可以發現這個詞最常用于(yu)指(zhi)代“人工智能(neng)的創建”。

在現實生活中，AI的(de)本質就是(shi)生產(chan)力。而易(yi)道博識創立的(de)初心，就是(shi)借助人工智能(neng)，來簡化復雜枯燥(zao)的(de)工作。

我(wo)們(men)(men)在“賽博”這個(ge)詞上，傾(qing)注了許(xu)多我(wo)們(men)(men)美好的(de)(de)期(qi)許(xu)：我(wo)們(men)(men)希(xi)望并且(qie)相信，科技充當的(de)(de)角色不僅是(shi)一個(ge)簡單的(de)(de)技術提供(gong)者，我(wo)們(men)(men)希(xi)望不僅能授(shou)人以魚，還能授(shou)人以漁(yu)，我(wo)們(men)(men)希(xi)望能讓(rang)用戶擁有一個(ge)可(ke)(ke)以自主可(ke)(ke)控(kong)、成本(ben)可(ke)(ke)控(kong)的(de)(de)、可(ke)(ke)現(xian)場應用的(de)(de)平(ping)臺(tai)產品(pin)。

我們知道，開(kai)發一項人工智能模型并(bing)上線應(ying)用大致需(xu)經歷從(cong)業(ye)務理解、數據采標及處理、模型訓練與測試到運維監控(kong)等一系(xi)列流程(cheng)。?

過(guo)程中，不(bu)僅需要(yao)大(da)量的(de)AI算力(li)、高質量數(shu)據源，還需要(yao)AI應用(yong)算法(fa)研(yan)發及AI技術人(ren)員的(de)支持，但大(da)部分中小(xiao)企(qi)業用(yong)戶并不(bu)具(ju)備在“算力(li)、數(shu)據、算法(fa)”三維度從(cong)0到1部署的(de)能力(li)，而財力(li)雄厚(hou)的(de)大(da)型企(qi)業亦需高性價比(bi)的(de)AI開發部署方案。

智能化轉(zhuan)型(xing)(xing)趨(qu)勢下(xia)，企業部署AI項目的(de)(de)需求(qiu)正(zheng)經歷(li)著變化，對(dui)數據質量、模(mo)型(xing)(xing)生產周期、模(mo)型(xing)(xing)自學習水平、模(mo)型(xing)(xing)部署方(fang)式、人力(li)成本及資(zi)金(jin)投入、投資(zi)回報率等的(de)(de)要求(qiu)都(dou)逐步走(zou)高(gao)。

假如，每(mei)次開發模型都需要算法(fa)工程師單獨完成從生(sheng)(sheng)產到(dao)上線的(de)全流程招建，就會(hui)導取很多時間的(de)耗損(sun)與AI模型開發成本的(de)浪費(fei)。所以集標(biao)注、訓(xun)練、推理(li)于一體的(de)賽博（CyberBot）深度(du)學習平臺應運而生(sheng)(sheng)。

數據閉環，自成有機整體

賽博(bo)學(xue)習平臺(tai)是易(yi)道(dao)博(bo)識基于(yu)(yu)深度學(xue)習自主研發的(de)一(yi)站式(shi)機(ji)器學(xue)習訓練平臺(tai)。賽博(bo)平臺(tai)集(ji)數據(ju)管理、數據(ju)標注(zhu)、模(mo)(mo)型訓練和模(mo)(mo)型應用于(yu)(yu)一(yi)身(shen)，提(ti)供(gong)及(ji)時、現場化的(de)數據(ju)驅(qu)動模(mo)(mo)型應用解決方案。

賽博平臺充分利用現有(you)的經過(guo)長期迭代(dai)的基(ji)礎模(mo)型(xing)能力，包(bao)括圖像、OCR和NLP等，在(zai)少(shao)量(liang)樣(yang)本的驅動下，利用遷移學(xue)習和小樣(yang)本學(xue)習等技(ji)術，高效完成(cheng)增量(liang)模(mo)型(xing)的訓練，生(sheng)成(cheng)最(zui)優的模(mo)型(xing)文件(jian)，并通(tong)過(guo)推理平臺實現模(mo)型(xing)的快速部署與生(sheng)產應用。

產品組(zu)成上，賽博(bo)平臺(tai)(tai)由(you)管(guan)理中心CyberCenter、數據標(biao)注平臺(tai)(tai) CyberData、深度學習訓練(lian)平臺(tai)(tai) CyberLearning和(he)深度學習推(tui)理平臺(tai)(tai) CyberServing幾(ji)個子平臺(tai)(tai)組(zu)成，各(ge)子平臺(tai)(tai)依次承擔平臺(tai)(tai)管(guan)理、數據管(guan)理與(yu)標(biao)注、模(mo)型訓練(lian)和(he)模(mo)型服務的功(gong)能，各個子平臺之(zhi)間相互獨立又(you)有效(xiao)配合，形(xing)成一(yi)個有機整(zheng)體(ti)，從而有效(xiao)支撐數(shu)據驅動模型應用的整(zheng)體(ti)功能。

賽博平臺設計(ji)中充分考(kao)慮并兼顧了企業應用的綜合性復雜(za)場景(jing)以(yi)及C端客戶相(xiang)對單一的場景(jing)。通過對各(ge)種(zhong)應用場景的(de)深(shen)入研究(jiu)與(yu)有效融合，以及(ji)先進的(de)架構設(she)計和技術選型，平臺(tai)最(zui)(zui)大化兼顧了專(zhuan)業性與(yu)易(yi)用性，從而(er)在(zai)滿足(zu)各(ge)種(zhong)應用場景需(xu)求的(de)前(qian)提下，提供最(zui)(zui)佳的(de)用戶操作體驗。

值得一(yi)提的(de)是，賽博平臺(tai)打造了數據(ju)驅動(dong)模(mo)型應用的(de)閉(bi)環。推(tui)理平臺(tai)支持對(dui)于自身所產生的(de)生產數據(ju)根據(ju)不(bu)同的(de)條件進(jin)行自動(dong)采(cai)集的(de)功能，采(cai)集后的(de)數據(ju)可以(yi)方便地導(dao)入標注平臺(tai)，形(xing)成數據(ju)集，并支持進(jin)一(yi)步的(de)數據(ju)處理與(yu)標注。標注完成的(de)數據(ju)集可以(yi)用于模(mo)型的(de)訓練調優，從而(er)得到性能更佳的(de)模(mo)型，用于更新推(tui)理平臺(tai)生產模(mo)型，從而(er)形(xing)成一(yi)個完整的(de)數據(ju)閉(bi)環。

數據標注平臺 CyberData

數據(ju)平(ping)臺主要功能包(bao)括數據(ju)管(guan)理、數據(ju)處(chu)理、樣本擴充、數據(ju)標(biao)注與采集(ji)。數據(ju)平(ping)臺內置exLabeler標(biao)注客戶端(duan)，提供強大專業的(de)CV、OCR、結(jie)構化和NLP任務標(biao)注功能。同時，數據(ju)平(ping)臺還支持單人和團隊(dui)標(biao)注模式。

用(yong)戶(hu)可(ke)(ke)以(yi)通過exLabeler客(ke)戶(hu)端完成樣本的(de)標注(zhu)。exLabeler支持CV、OCR、結(jie)構化和(he)NLP等領域算法(fa)的(de)標注(zhu)。標注(zhu)完成的(de)數據集(ji)可(ke)(ke)以(yi)直(zhi)接用(yong)于模型(xing)訓(xun)練，或進(jin)一步做后處理（如圖像處理、樣本擴充等），然后再用(yong)于模型(xing)訓(xun)練。

深度學習訓練平臺 CyberLearning

訓(xun)練(lian)(lian)平臺通過自(zi)身對于訓(xun)練(lian)(lian)資(zi)源池(chi)的(de)集中管理(li)與分配，以及與管理(li)平臺的(de)無(wu)縫對接，可(ke)以方(fang)便地實現訓(xun)練(lian)(lian)基礎設施的(de)管理(li)，從而(er)減輕用戶的(de)管理(li)維(wei)護(hu)工作。同時，利(li)用自(zi)動超參(can)搜索(suo)等技術，訓(xun)練(lian)(lian)平臺可(ke)以自(zi)動搜索(suo)到(dao)最佳性能的(de)模型(xing)。

通過分布式訓練與多框架支持，訓練平(ping)臺(tai)可以最大(da)化利(li)用計(ji)算資源(yuan)，加速模(mo)型(xing)訓練。同時(shi)，利(li)用自動超參搜索等技(ji)術，訓練平(ping)臺(tai)可以自動搜索到最佳性能的(de)模(mo)型(xing)。最后，對于(yu)訓練所得的(de)最優模(mo)型(xing)，訓練平(ping)臺(tai)支持一鍵部署到推(tui)理(li)平(ping)臺(tai)，實現模(mo)型(xing)的(de)快速應用。

深度學習推理平臺 CyberServing

推(tui)理(li)平臺主要完(wan)成各種識別(bie)功能(neng)的(de)部署。業務系統(tong)通(tong)過調用推(tui)理(li)平臺提(ti)供(gong)的(de)RESTful API提(ti)交圖像并獲得識別(bie)結果(guo)。整(zheng)體上講，推(tui)理(li)平臺產(chan)品需求可分解(jie)為模(mo)型管理(li)、API過程定(ding)義、識別(bie)數據查看，接口(kou)統(tong)計和(he)其它(ta)非(fei)功能(neng)項(xiang)等部分。其中模(mo)型管理(li)和(he)API管理(li)模(mo)塊屬于基(ji)礎核心模(mo)塊。

推理(li)平(ping)臺對同一模(mo)型不同版本(ben)的管(guan)理(li)，并(bing)支(zhi)持在模(mo)型服務中同時(shi)加載(zai)和(he)運行多個(ge)版本(ben)的模(mo)型。推理(li)平(ping)臺還支(zhi)持一個(ge)API綁定(ding)多個(ge)模(mo)型服務。模(mo)型升(sheng)級時(shi)，用戶可(ke)以(yi)選(xuan)擇(ze)先在部分服務中激活新版本(ben)的模(mo)型，完成測試驗(yan)證后再(zai)升(sheng)級其(qi)他服務。