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提起(qi)賽博，通常(chang)會想到“賽博朋克”。

其實(shi)，賽博朋(peng)克（英文：Cyberpunk）是“賽博”與“朋(peng)克”的結合詞(ci)。在英語中(zhong)，賽博這(zhe)個詞(ci)脫胎于Cybernetics（中(zhong)文：自動控制(zhi)論(lun)），起源于希臘(la)語 kubernetes，意思是導航員、駕駛員。

而在科幻(huan)小說的(de)范(fan)疇中，“賽博(bo)(bo)”廣義上涵蓋了這(zhe)些主題：機器人(ren)、自動(dong)化(hua)、計算機、智(zhi)能等等。如果進一步縮窄“賽博(bo)(bo)”的(de)范(fan)圍，我(wo)們可以(yi)發現(xian)這(zhe)個詞最常用于指代“人(ren)工智(zhi)能的(de)創建”。

在(zai)現實(shi)生活中，AI的(de)本(ben)質就是生產力(li)。而(er)易道博(bo)識創立的(de)初心(xin)，就是借助人工(gong)(gong)智(zhi)能，來(lai)簡化(hua)復雜枯燥的(de)工(gong)(gong)作。

我(wo)們(men)在“賽(sai)博”這個(ge)詞(ci)上，傾注了許多我(wo)們(men)美好的(de)(de)(de)期(qi)許：我(wo)們(men)希(xi)望(wang)并且相信，科技(ji)充當的(de)(de)(de)角(jiao)色(se)不僅是一個(ge)簡單的(de)(de)(de)技(ji)術提供(gong)者，我(wo)們(men)希(xi)望(wang)不僅能(neng)授人(ren)以(yi)魚，還能(neng)授人(ren)以(yi)漁(yu)，我(wo)們(men)希(xi)望(wang)能(neng)讓(rang)用戶擁有一個(ge)可以(yi)自主可控、成本可控的(de)(de)(de)、可現場(chang)應用的(de)(de)(de)平臺產品。

我(wo)們知道，開(kai)發一(yi)(yi)項人工智(zhi)能模(mo)型并上線(xian)應用大致需經(jing)歷從業務理(li)解、數據采(cai)標(biao)及(ji)處理(li)、模(mo)型訓練與測試到運維監控等一(yi)(yi)系列(lie)流程。?

過程(cheng)中，不(bu)僅(jin)需要(yao)大量(liang)的AI算(suan)力(li)、高(gao)質量(liang)數(shu)據源，還需要(yao)AI應用算(suan)法研(yan)發及(ji)AI技術人員的支持，但大部分(fen)中小企(qi)業用戶(hu)并不(bu)具(ju)備在“算(suan)力(li)、數(shu)據、算(suan)法”三維度(du)從0到1部署(shu)的能力(li)，而財力(li)雄厚的大型企(qi)業亦需高(gao)性價(jia)比的AI開(kai)發部署(shu)方案。

智能化(hua)(hua)轉型(xing)趨勢下，企業部(bu)署(shu)AI項(xiang)目的需求正經歷著變化(hua)(hua)，對(dui)數據(ju)質量、模型(xing)生產周期(qi)、模型(xing)自學習水平、模型(xing)部(bu)署(shu)方式、人力成(cheng)本(ben)及資(zi)金投(tou)入、投(tou)資(zi)回(hui)報率等的要求都逐步走高。

假(jia)如，每次開發(fa)(fa)模(mo)型都需要算(suan)法工程(cheng)師單獨完成(cheng)從(cong)生(sheng)(sheng)產到上(shang)線(xian)的(de)(de)(de)全流程(cheng)招建(jian)，就(jiu)會導取很多時間的(de)(de)(de)耗損與AI模(mo)型開發(fa)(fa)成(cheng)本(ben)的(de)(de)(de)浪費。所以集標(biao)注、訓(xun)練、推理于一體的(de)(de)(de)賽博(bo)（CyberBot）深(shen)度學習平臺應運而(er)生(sheng)(sheng)。

數據閉環，自成有機整體

賽博學習平(ping)臺是易(yi)道博識(shi)基于(yu)深度學習自(zi)主研發的一站(zhan)式機(ji)器學習訓練平(ping)臺。賽博平(ping)臺集數(shu)據(ju)管(guan)理、數(shu)據(ju)標注、模(mo)型訓練和模(mo)型應用于(yu)一身，提供及時、現(xian)場化的數(shu)據(ju)驅(qu)動模(mo)型應用解決方案。

賽博平臺充分(fen)利用(yong)現(xian)有的經過(guo)(guo)長(chang)期迭(die)代的基礎模(mo)型(xing)能力(li)，包括圖像、OCR和NLP等，在少量樣(yang)本的驅動(dong)下，利用(yong)遷移(yi)學(xue)習和小樣(yang)本學(xue)習等技術，高效完成增量模(mo)型(xing)的訓練，生(sheng)(sheng)成最(zui)優的模(mo)型(xing)文件，并通過(guo)(guo)推理平臺實現(xian)模(mo)型(xing)的快(kuai)速(su)部(bu)署與(yu)生(sheng)(sheng)產應(ying)用(yong)。

產品組成(cheng)上(shang)，賽博平(ping)臺(tai)(tai)(tai)由管理(li)中心CyberCenter、數據(ju)標注平(ping)臺(tai)(tai)(tai) CyberData、深(shen)度(du)學習訓練(lian)平(ping)臺(tai)(tai)(tai) CyberLearning和深(shen)度(du)學習推理(li)平(ping)臺(tai)(tai)(tai) CyberServing幾個子(zi)平(ping)臺(tai)(tai)(tai)組成(cheng)，各子(zi)平(ping)臺(tai)(tai)(tai)依次(ci)承擔(dan)平(ping)臺(tai)(tai)(tai)管理(li)、數據(ju)管理(li)與標注、模(mo)型訓練(lian)和模(mo)型服(fu)務(wu)的功能，各(ge)個子平(ping)臺之(zhi)間相互(hu)獨(du)立又有效(xiao)配合，形成一個有機整體，從而(er)有效(xiao)支撐數據(ju)驅動(dong)模型應用(yong)的整體功能。

賽博平臺設計中充分考慮(lv)并兼顧(gu)了(le)企業應用的綜合性(xing)復雜場景(jing)以(yi)及C端客戶(hu)相對單(dan)一的場景(jing)。通(tong)過對(dui)各種應用(yong)場(chang)景的深入研究與有效(xiao)融合，以及先進的架構設計和(he)技術選(xuan)型，平臺最(zui)大化兼顧了專業性(xing)與易(yi)用(yong)性(xing)，從而在滿(man)足各種應用(yong)場(chang)景需求(qiu)的前提(ti)下，提(ti)供最(zui)佳(jia)的用(yong)戶操作體驗。

值得一提的(de)(de)(de)(de)(de)(de)是，賽博平臺打造了數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)驅動模(mo)(mo)型(xing)應用(yong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)閉(bi)(bi)環。推理平臺支持對(dui)于自(zi)身(shen)所產(chan)生的(de)(de)(de)(de)(de)(de)生產(chan)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)根據(ju)(ju)(ju)不(bu)同(tong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)條(tiao)件進行自(zi)動采集的(de)(de)(de)(de)(de)(de)功(gong)能，采集后的(de)(de)(de)(de)(de)(de)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)可以方便地導入(ru)標(biao)注平臺，形(xing)成(cheng)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)集，并支持進一步的(de)(de)(de)(de)(de)(de)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)處(chu)理與標(biao)注。標(biao)注完成(cheng)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)集可以用(yong)于模(mo)(mo)型(xing)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)訓練調優(you)，從而得到性能更佳的(de)(de)(de)(de)(de)(de)模(mo)(mo)型(xing)，用(yong)于更新推理平臺生產(chan)模(mo)(mo)型(xing)，從而形(xing)成(cheng)一個完整的(de)(de)(de)(de)(de)(de)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)閉(bi)(bi)環。

數據標注平臺 CyberData

數(shu)據(ju)平臺主(zhu)要功(gong)能包括數(shu)據(ju)管(guan)理、數(shu)據(ju)處理、樣本(ben)擴(kuo)充、數(shu)據(ju)標注與采集。數(shu)據(ju)平臺內(nei)置exLabeler標注客戶端(duan)，提供強(qiang)大專業的CV、OCR、結(jie)構化和(he)NLP任務標注功(gong)能。同時(shi)，數(shu)據(ju)平臺還支持單人和(he)團隊標注模(mo)式(shi)。

用戶可(ke)以通過exLabeler客戶端完(wan)成(cheng)樣(yang)本(ben)的標(biao)(biao)注。exLabeler支持CV、OCR、結構化和NLP等領(ling)域(yu)算法的標(biao)(biao)注。標(biao)(biao)注完(wan)成(cheng)的數據集可(ke)以直接用于模型訓練，或進(jin)一步做后(hou)處理（如(ru)圖(tu)像(xiang)處理、樣(yang)本(ben)擴充(chong)等），然后(hou)再用于模型訓練。

深度學習訓練平臺 CyberLearning

訓(xun)(xun)練(lian)(lian)(lian)平臺(tai)通過自(zi)身對于訓(xun)(xun)練(lian)(lian)(lian)資(zi)源池的集(ji)中(zhong)管理(li)與分配，以(yi)及(ji)與管理(li)平臺(tai)的無縫對接，可以(yi)方便地(di)實現訓(xun)(xun)練(lian)(lian)(lian)基礎設施的管理(li)，從(cong)而減輕用(yong)戶的管理(li)維護工(gong)作(zuo)。同時(shi)，利用(yong)自(zi)動超參搜(sou)索等技術，訓(xun)(xun)練(lian)(lian)(lian)平臺(tai)可以(yi)自(zi)動搜(sou)索到最佳性能的模型。

通(tong)過分布式訓(xun)練(lian)(lian)與多框架(jia)支(zhi)持，訓(xun)練(lian)(lian)平臺可以最大化利用計算資源，加速模(mo)型(xing)訓(xun)練(lian)(lian)。同時，利用自動(dong)超(chao)參搜索等技術(shu)，訓(xun)練(lian)(lian)平臺可以自動(dong)搜索到(dao)最佳性(xing)能的(de)模(mo)型(xing)。最后，對于訓(xun)練(lian)(lian)所得的(de)最優模(mo)型(xing)，訓(xun)練(lian)(lian)平臺支(zhi)持一鍵(jian)部署(shu)到(dao)推理平臺，實現模(mo)型(xing)的(de)快速應用。

深度學習推理平臺 CyberServing

推理(li)(li)(li)平(ping)(ping)臺主要完成各種識別功(gong)能的部署。業務(wu)系統通過調用推理(li)(li)(li)平(ping)(ping)臺提(ti)(ti)供的RESTful API提(ti)(ti)交圖像并(bing)獲得識別結果。整體上講，推理(li)(li)(li)平(ping)(ping)臺產品需求可分解為模(mo)(mo)型(xing)管(guan)理(li)(li)(li)、API過程定(ding)義、識別數據查(cha)看(kan)，接口統計和其它非功(gong)能項等(deng)部分。其中模(mo)(mo)型(xing)管(guan)理(li)(li)(li)和API管(guan)理(li)(li)(li)模(mo)(mo)塊屬于基礎核(he)心模(mo)(mo)塊。

推理(li)平臺對同一(yi)模(mo)(mo)型(xing)不同版本的管理(li)，并支(zhi)持(chi)(chi)在模(mo)(mo)型(xing)服(fu)務(wu)中同時加載和運行多個版本的模(mo)(mo)型(xing)。推理(li)平臺還支(zhi)持(chi)(chi)一(yi)個API綁(bang)定多個模(mo)(mo)型(xing)服(fu)務(wu)。模(mo)(mo)型(xing)升(sheng)級時，用戶可以選(xuan)擇(ze)先在部分服(fu)務(wu)中激活新版本的模(mo)(mo)型(xing)，完成測試驗(yan)證后再升(sheng)級其(qi)他服(fu)務(wu)。