全年被女友拉黑360+次？或許只有AI能拯救你！

這是Han的第57篇原創(chuàng)文章

Hi，這里是Han。

有讀者說：你太久沒聊技術(shù)了。好的，今天我就硬核起來，講講AI技術(shù)框架吧。

不過，咱也得解決個(gè)實(shí)際問題。

我好多哥們兒經(jīng)常抱怨，總?cè)敲米由鷼?，然后就被拉黑，真是崩潰?/p>

今天，咱就來開個(gè)腦洞，看看AI可以怎么拯救你吧！

本周，深度學(xué)習(xí)框架PaddlePaddle，AI框架國(guó)貨之光，上新了！

在2019 Wave Summit，也是中國(guó)首個(gè)深度學(xué)習(xí)開發(fā)者峰會(huì)上，百度對(duì)旗下的PaddlePaddle框架進(jìn)行了全面升級(jí)和功能發(fā)布。

先說深度學(xué)習(xí)框架，具體有什么意義呢？我覺得，對(duì)于開發(fā)者而言，最核心一點(diǎn)就是：省事。

你不用再重復(fù)造輪子了。比如，最基本的，你不用手寫CUDA就可以在GPU上跑，也不用自己手算復(fù)雜的梯度了。

而產(chǎn)業(yè)發(fā)展到今天，框架更像是一個(gè)武器，AI工程師們作為戰(zhàn)士，可以隨意使用，而且力量強(qiáng)大，可以幫你完成從底層的硬件計(jì)算，到跨服務(wù)器并行計(jì)算等復(fù)雜操作。

說起流行的深度學(xué)習(xí)框架，因?yàn)槲以诠韫?，自然總是聽到Caffe2, PyTorch 和 TensorFlow這些名字，而PaddlePaddle則是中國(guó)目前最成熟甚至是唯一真正意義上的深度學(xué)習(xí)框架。

PaddlePaddle的定位，一直是服務(wù)產(chǎn)業(yè)實(shí)踐，很多框架功能的研發(fā)，都是為了切實(shí)的應(yīng)用而考慮的。

在本次更新后，它的功能可算是涵蓋了一個(gè)AI產(chǎn)品，從0到1再到n的各個(gè)階段。按照官方說法，是涵蓋了從開發(fā)、訓(xùn)練到部署、預(yù)測(cè)的每一個(gè)環(huán)節(jié)。

以下，就是PaddlePaddle本次公布的全景圖。

那么，本次都有哪些更新呢？

我覺得，光說技術(shù)就有點(diǎn)就干，為了讓你更能看懂，今天，我就用一個(gè)虛擬的案例，來帶你了解一下吧。

01.

女友老生氣？用AI來預(yù)測(cè)心情呀

相信，很多哥們都有一個(gè)困擾：“額，女朋友怎么又生氣了… ”尤其是，表面看起來明明是生氣了，可是嘴上卻說不生氣。

這就讓你很苦惱。

于是，你有了一個(gè)想法，能不能創(chuàng)建一個(gè)AI模型，來預(yù)測(cè)女友心情呢？來看看今天會(huì)不會(huì)生氣之類的。

這樣一來，你就可以提前做好準(zhǔn)備了呀。

沒問題，說干就干。

咱們今天就來看看，PaddlePaddle能不能完成你的所有需求呢。

基本功能而言，PaddlePaddle提供了一套Fluid API，可以讓你非常方便地，從0到1快速搭建起一個(gè)AI模型。

這里只需要三步。

首先，你需要一些數(shù)據(jù)。

因?yàn)槭莿傞_始做嘛，你決定就用少量的幾個(gè)特征，主要就是之前女友的生氣歷史數(shù)據(jù)。

總結(jié)起來，特征數(shù)據(jù)可能是下面這樣的。

Fluid當(dāng)然和其他框架一樣，提供很簡(jiǎn)單的API，只要1行，你就能非常方便地，導(dǎo)入自定義數(shù)據(jù)集。

第二步，你需要構(gòu)建這個(gè)模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

額，這一步可就有點(diǎn)難度了。

有的讀者可能不知道，AI的模型，說白了，是一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層級(jí)結(jié)構(gòu)。搭建起這結(jié)構(gòu)來說，還是有點(diǎn)復(fù)雜的，有時(shí)候甚至是一個(gè)玄學(xué)，跟老中醫(yī)似的，需要很多經(jīng)驗(yàn)的積累。

畢竟，當(dāng)我第一次聽到 “3*3可以拆成1*3和3*1”的時(shí)候，我是這樣的：？？？

這次，PaddlePaddle居然推出了: AutoDL Design，它可以把網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)，完全自動(dòng)化。

在這個(gè)系統(tǒng)內(nèi)，它設(shè)計(jì)了兩個(gè)組件：生成器和評(píng)估器。在背后，利用Reinforcement Learning，評(píng)估器就可以不斷評(píng)估生成器構(gòu)造出的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，直到整個(gè)系統(tǒng)得到最優(yōu)解。

細(xì)心的你，肯定已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了，哦？需要用強(qiáng)化學(xué)習(xí)啊？那庫(kù)支持嗎？

沒錯(cuò)，所以它需要配合PaddlePaddle的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架PARL一起使用。在本次更新中，也有更多新的算法被加入到PARL中， 比如A2C和IMPALA等等。

好了，借助AutoDL Design，第二步的模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)也結(jié)束啦，那剩下的第三步，就是直接開始訓(xùn)練數(shù)據(jù)吧。

在自己的筆記本上跑模型，真實(shí)非常簡(jiǎn)單，只需要選擇一個(gè)運(yùn)算地點(diǎn)（CPU/GPU），然后只用一行，就可以開始訓(xùn)練了，像下面這樣。

02.

結(jié)果不準(zhǔn)？你需要站在巨人的肩膀上

在有了上面那個(gè)最原始的模型之后，你試了幾次，發(fā)現(xiàn)預(yù)測(cè)并不準(zhǔn)確啊。預(yù)測(cè)女友會(huì)生氣，結(jié)果你提心吊膽了一天，結(jié)果你發(fā)現(xiàn)女友居然到家時(shí)超級(jí)開心。

于是，經(jīng)過你的細(xì)心觀察，你發(fā)現(xiàn)了一些蛛絲馬跡。

比如，她如果穿了某件套裝，并且畫上了超級(jí)復(fù)雜精致的妝容，似乎今天的心情就會(huì)不錯(cuò)。可是，如果她沒洗頭，那就很有可能心情不好。

再比如，你們有時(shí)候總是微信聊著天，不知道怎么著，可能你哪句話說錯(cuò)了，她就發(fā)火了。

你恍然大悟，原來女朋友的妝容，還有你和女友的對(duì)話，和她發(fā)是否發(fā)火，有著很深的聯(lián)系。

于是，你決定給自己的模型加入更多的復(fù)雜特征！

可是，如果要識(shí)別女友的妝容，就需要機(jī)器視覺算法，如果想要分析聊天記錄，那還需要自然語(yǔ)言處理的技術(shù)??！

這也太復(fù)雜了吧。

不怕，PaddlePaddle本次升級(jí)，全新提供了工業(yè)化級(jí)別的NLP更多算法模型庫(kù)，并首次開源了視頻相關(guān)的CV算法模型庫(kù)。

NLP方面，PaddlePaddle提供的功能，不僅有基礎(chǔ)的語(yǔ)義匹配、序列標(biāo)注等基礎(chǔ)能力，它更是提供了各種應(yīng)用層任務(wù)，并且還都提供工業(yè)級(jí)的高質(zhì)量。

比如，文本情感分析、對(duì)話模型、知識(shí)驅(qū)動(dòng)對(duì)話統(tǒng)統(tǒng)支持。甚至，還支持機(jī)器翻譯，這樣一來，就算你的女友突然跟你說英文，模型都可以完美應(yīng)對(duì)。

視覺方面，PaddlePaddle本次全新發(fā)布CV庫(kù)，支持種類齊全的視頻識(shí)別模型算法，無論是主流實(shí)用的序列建模算法，還是端到端的視頻識(shí)別模型，都有支持。

這樣來看，只要你把家里防盜攝像頭的視頻數(shù)據(jù)導(dǎo)入模型，系統(tǒng)瞬間就可以打上標(biāo)簽，比如：她今天YSL口紅色號(hào)是什么，她穿的商務(wù)套裝還是休閑裝，她出門后3秒的表情是微笑還是皺眉，等等。

你現(xiàn)在可能有個(gè)疑問，提供預(yù)設(shè)的模型雖然好，可是要自己修改和使用，肯定也要費(fèi)不少勁兒吧。

可不一定哦，PaddlePaddle本次還全新推出了Paddle Hub工具，讓你可以用10行代碼完成對(duì)于一個(gè)現(xiàn)成模型的遷移學(xué)習(xí)。

PaddleHub是一個(gè)簡(jiǎn)單好用的命令行工具，它的背后，提供有大量的工業(yè)級(jí)模型，而且可能都是萬(wàn)級(jí)別GPU小時(shí)得到的高質(zhì)量模型呢。

站在巨人的肩膀上，你只需要再提供一些自己獨(dú)特的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，進(jìn)行一些特定情境下的細(xì)微調(diào)整，就可以得到一個(gè)效果很不錯(cuò)的模型了！這就是所謂的：PaddleHub + Fine-tuning的AI應(yīng)用開發(fā)模式。

03.

兄弟們也想用？App版本發(fā)布

在接入了工業(yè)級(jí)預(yù)設(shè)模型并進(jìn)行了微調(diào)之后，你模型的準(zhǔn)確度已經(jīng)很好了！幾乎可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)女友的心情變化，簡(jiǎn)直拯救你于水火。

這個(gè)時(shí)候，你身邊的兄弟們也都想使用。于是，你發(fā)現(xiàn)了新的機(jī)會(huì)：誒，做一個(gè)App吧！

你決定創(chuàng)業(yè)，制作一個(gè)移動(dòng)端App，把AI模型以具體App產(chǎn)品的形式，發(fā)布出去。

這個(gè)時(shí)候，你開始遇到越來越多的實(shí)際問題，比如移動(dòng)端和服務(wù)器端怎么連接，數(shù)據(jù)怎么回傳，怎么保證服務(wù)的穩(wěn)定性，等等。

以及，因?yàn)橛性絹碓蕉喔鐐兊恼鎸?shí)數(shù)據(jù)進(jìn)入，你需要不斷地訓(xùn)練新的模型，以適應(yīng)新的女友的情緒變動(dòng)。

有些時(shí)候，你還需要做模型的AB在線測(cè)試，以此挑選比較好的模型，之后還要對(duì)新的模型進(jìn)行熱更新上線。

這真是太復(fù)雜了…

別怕，PaddlePaddle本次全新發(fā)布了Paddle Serving功能，可以完美解決上述問題。Paddle Serving具有完備的在線服務(wù)能力，并且內(nèi)置成熟的服務(wù)模型支持。

再之后，你的用戶越來越多，有的用戶提出需求：希望能在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境不好的情況下，也能使用這款A(yù)pp，畢竟女友的心情隨時(shí)可能會(huì)變化，而且很多山區(qū)的哥們也都很需要這款產(chǎn)品呀。

可是，這款模型越來越大，不太適合直接發(fā)布出去了，這可怎么辦。

對(duì)此，PaddlePaddle本次上線了全新模型壓縮工具庫(kù)PaddleSlim，并且完整支持剪枝、量化和蒸餾三大壓縮策略。在保證精度幾乎不變的情況下，可以讓模型大小減少70%。

更重要的是，壓縮操作完全自動(dòng)，你只需要兩行python代碼，就可以自由調(diào)用了，非常方便。

04.

好吧，用戶多到撐不住了…

你的App實(shí)在是太火了，畢竟是戳中了無數(shù)直男們的痛點(diǎn)，每天都有大量的新用戶數(shù)據(jù)涌入，你的訓(xùn)練數(shù)據(jù)每天在持續(xù)不斷的擴(kuò)大。

而且，由于“女孩們的心思你別猜”定律，你的模型要非常快速的更新才行，否則App很可能會(huì)失去效果。

在海量數(shù)據(jù)面前，這簡(jiǎn)直就是一個(gè)天大的難題。這可怎么辦？

PaddlePaddle在本次更新中，對(duì)此進(jìn)行了專門的功能升級(jí)。

首先，咱們都知道一臺(tái)機(jī)器速度不夠，那咱們就多用幾個(gè)唄。這就是所謂的分布式訓(xùn)練了。

PaddlePaddle本次全面升級(jí)了分布式訓(xùn)練功能，完全支持多機(jī)多卡，給出了解決超大規(guī)模工業(yè)級(jí)并行深度學(xué)習(xí)問題的方案。

另一方面，你發(fā)現(xiàn)，用戶提交的特征越來越多，也越來越詳細(xì)，比如：“男生上一次打籃球且輸了3分的時(shí)間”，“女生上一次吃火鍋并且吃了凍豆腐”等等。也正是由于太詳細(xì)了，很多時(shí)候這個(gè)特征只有很少的一部分用戶會(huì)有。

于是，你又遇到了一個(gè)難題：大規(guī)模稀疏特征。對(duì)于此，PaddlePaddle本次全新發(fā)布大規(guī)模稀疏參數(shù)服務(wù)器，以此，系統(tǒng)性地解決了相關(guān)問題。

最后，推理引擎本身性能的提升，也能提高整體運(yùn)算的速度。本次PaddlePaddle也同步更新了底層的高速推理引擎，推理速度大幅提升。

終

以上，我就已經(jīng)把本次PaddlePaddle發(fā)布的新功能都介紹給你了。

在大會(huì)上，百度深度學(xué)習(xí)技術(shù)平臺(tái)部總監(jiān)馬艷軍說，PaddlePaddle出身于產(chǎn)業(yè)，超大規(guī)模數(shù)據(jù)處理能力高，場(chǎng)景和實(shí)際應(yīng)用更貼合，更為實(shí)用。

這就是所謂的“源于產(chǎn)業(yè)實(shí)踐的開源深度學(xué)習(xí)平臺(tái)”的精神內(nèi)核吧。

哦，對(duì)了。

在故事的最后，你解決了所有這些最困難的問題，你預(yù)測(cè)女友心情的App終于取得了巨大成功。

你，走上了人生巔峰…

感謝收看本期節(jié)目