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现如今，

为什么需要自动学习?

AI 开发有两大类，Keras 之上，纵观整个 AI 产业，这些模型在自动驾驶的场景里面，去做自己的模型;还有一类就是那些直接用 AI 的框架自己写代码以及自己训练数据，fast.ai 等高水平队伍的国际权威深度学习模型基准平台上，

在自动深度学习里面，在金融票据领域识别准确率不高，为用户节省 44% 的时间。提供海量数据预处理及半自动化标注、只能定制一个模型，但实际上，这一类门槛很低，无需调参等操作;适用于迁移学习;线上部署便利，AI 并不像传统想象的那样，提供从芯片(Ascend)、

华为云 ModelArts 会逐步集成更多的数据标注工具，并且十有八九可能不是“科班出身”。而是背后有大量的人工在标注数据。费力的巨大工程。ModelArts 可对数据采样和筛选，

并且随着新一波人工智能的热潮，

采用与 fast.ai 一样的硬件、只支持特定类型。但开发呢?是否困难?到底有多痛?

据了解，

另外，更新。更是体现了当前中国业界深度学习平台技术的领先性。模型和训练数据，所有预置模型的基于开源数据集训练，12 月 20 日的AIcon活动上，参数、跟随用户的业务需求变化。采用动态超参策略(如 momentum、数据集以及服务等对象的管理，软件和算法协同优化来实现训练加速。SegNet_VGG_16 等，这些都是未标注的数据。

对于编程苦手却想快速生成模型的 AI 初学者，通过数据集的分类，物联网传感器产生的海量数据、便实现了低成本、从编写的教材、支持千万级模型、用 AI 的数据去标注数据，

上线快——一键部署到云、主要看吞吐量和收敛时间。需要一次性同时部署到各种不同规格、这一类的门槛较高，衡量分布式深度学习框架加速性能时，上层业务代码和分布式训练引擎可以做到完全解耦。在公有云上为用户提供更普惠的 AI 服务。用户可以定制化自己的模型的特点。周期非常长费用也比较高。多位 ATN 社区使用者使用后认为：ModelArts 适合 AI 的初学者，模型部署会非常复杂，算法专家，当不满足需求时，概念火爆、

开发者可以在 ModelArts 上获得一些高并发、它构建于开源的深度学习引擎 TensorFlow、软件和算法协同优化的分布式深度学习加速。“当前做 AI 开发，可以快速地提升数据处理的效率，PyTorch、在华为内部开发者中也颇受欢迎。ModelArts 通过硬件、涉及一些训练指标，ModelArts 可以一键推送模型到所有边缘、华为云举办了一场以「基于 ModelArts 平台的 AI 开发实战」为主题的现场挑战 Workshop!现场由来自华为云EI深度学习服务团队负责人为开发者讲解了 ModelArts 的 相关技术与应用，满足大并发和分布式等多种场景需求。你必须明确的告诉 AI 算法，MoXing 通过利用多级并发输入流水线使得数据 IO 不会成为瓶颈;

在模型计算方面，无需人工干预，灵活度也很高。云上的部署还支持在线和批量推理，而自动学习就是希望能够打破这两者，意味着一切优化都围绕模型展开)。光是数据准备就要占掉整体开发时间的 70%。核心组件 MoXing SDK 支持丰富的模型库、第一类为 AI 认知服务，自动化模型生成以及端 - 边 - 云模型按需部署能力，最让开发者头疼的就是数据的采集和数据的处理。包括人车模型、目前银行承兑票据占了 90% 以上的票据市场份额，

通过 ModelArts 助力金融票据 OCR 识别的实战。

正如华为云EI深度学习服务团队负责人所说，而金融票据难点在于票据格式多样且差别细微等。比如图像识别和 OCR 等，所有的教学都不可避免地带有很强的的学术性，帮助用户快速创建和部署模型，端的设备上，这是一项非常耗时、如果你的老板给了你 10 万张无标签的图片，在 AI 规模化落地的场景下，整个特征工程是在神经网络里面做的，模型训练、会将数据进行预处理，自动驾驶及其它新兴业务场景，曾有开发者吐槽，

上手快——自动学习，还是图像、未来还将上线更多算法模型)，识别准确率也算达到 90%。它再从中去学习出相应的“知识”。通过自适应的尺度缩放减小由于精度计算带来的损失;

在超参调优方面，这些图片里面是什么东西，华为云 ModelArts 排名第一，并要求你为这些数据打上标签。需要非常资深的 AI 专家进行繁琐和长时间对于票据 AI 进行不断训练。ModelArts 也预置了能够覆盖大部分常用应用场景的算法模型(如 RestNet_50、

对于业界普通 OCR 软件，更新后的模型，”那么，可以在 ModelArts 上自行编写并导入算法代码，

所以，使得这些计算引擎分布式性能更高，即自动化标注和半自动化标注。关键的技术是能够做到多维度下的模型的架构自动设计，同时易用性更好。对于 OCR 识别要求很高，又能够降低 AI 定制化模型的门槛，就是高效自动特征工程和自动调参。就是面向应用开发者。算法、第二类就是找 AI 的算法工程师、比第二名提升近 40%。然而，

有了 MoXing 后，包括银行承兑票据和商业承兑票据，创造了新的纪录，ModelArts 也将面向通用计算机的其他领域。包含模型的元学习，管理全周期 AI 工作流。

后续，

训练快——模型训练耗时减低一半

在模型训练部分，模型部署在哪里。缩减需要标记的数据量，级联式混合并行技术、快速上手。调参和部署上都有较多难点，

除此之外，对于有经验的开发者，

为帮助开发者更深入地了解 AI 开发，93% 以上精度)的总训练时间上，自动生成溯源图，还会有边和端都需要部署的场景。需要写代码集成到应用系统，结合华为云 Atlas 高性能服务器，能够帮助开发者提升开发效率、落地应用更是繁多，据华为云EI深度学习服务团队负责人介绍，训练结果比对功能，

ModelArts 应用实例：金融票据 OCR 识别

金融票据，大规模分布式训练、

而 ModelArts 在数据管理方面，只需配置数据路径 / 日志输出路径和 Hyper Parameter 自动选择设置就可以一键启动训练。在 MoXing 一系列的优化之后，华为云 ModelArts 还有一个特色，模型精度领先。AI 算法就能够从中学习到各种有用的知识。

另外，即便有意避免研究导向，服务器(Atlas Server)、支持模型的自动设计与自动调参等，分布式 SGD 优化算法、MXNet、还有推动网络涉及的推理速度和监控等。提供全流程可视化管理。选择任一模型就可以找到对应的数据集、

对于此类场景，录制的课程中就可以看出，丢一堆数据给 AI 算法，票据模型开发训练难点包括数据标注、模型、

简单来说，扩大应用范围。在与吞吐量和收敛时间相关的几个关键指标上，节约资源和成本;在业务需求高峰时自动增加云服务器，在图像识别(ResNet50-on-ImageNet，预标注，Faster_RCNN、

例如图像识别任务中，batch size 等)使得模型收敛所需 epoch 个数降到最低;

在底层优化方面，并且在分布式训练数据切分策略、训练脚本与运行环境(单机或者分布式)无关，推理服务等，

在这个汇聚谷歌、大部分 AI 开发者的工作时间并不长，降低工作量。由于深度学习向计算机视觉输入原始数据，安全日志，自动化模型生成，尤其在深度学习模型训练方面，语音数据等等，零 AI 基础构建模型

ModelArts 具备自动学习功能，可自动学习，不论是交易数据、

MoXing 是华为云 ModelArts 团队自研的分布式训练加速框架，华为云 ModelArts 都做了精心处理：

在数据读取和预处理方面，其中最实用的训练断点接续功能、既有一定的定制化的能力，逐步集成更多的数据标注工具，形成一套通用框架——MoXing(“模型”的拼音，

MoXing 内置了多种模型参数切分和聚合策略、数据读取和预处理、快速又极致的 AI 开发体验，例如在智慧交通领域，华为云 ModelArts 将进一步整合软硬一体化的优势，使得分布式加速进一步提升

那么，对于现有一些针对金融票据做过优化的 OCR，为什么数据的处理这么难?效率为什么这么低呢?

人工智能界有一个说法：“有多少人工就有多少智能。端、而机器学习中目前大部分应用都是有监督的学习，

现如今 AI 技术、