Xtreme1 —— 多模态训练数据平台-低调大师

Xtreme1 —— 多模态训练数据平台

2022-09-30 883 89

Xtreme1是一个开源的多模态训练数据平台，支持多格式（图片、点云及2D/3D融合）的数据上传、标注和监管。它能够帮助算法工程师和科学家高效标注数据和训练模型。人工智能生命周期结果可视化，并通过可重复、可管理和自动化来一站式处理机器学习。通过提升数据质量，比如改进数据标签，提高数据标注质量等来提升整个Data-centric MLOps效率。人工智能生命周期结果可视化，并通过可重复、可管理和自动化来一站式处理机器学习。

现阶段Data-centric MLOps面临诸多挑战：工程师在标注方案以及对应的建模调试方面，在样本数据的均衡性、可视化、一致性以及准确性等数据治理方面都投入了大量的时间和精力，数据安全性无法保证等。

Xtreme1针对这些训练数据过程中普遍存在的痛点，设计了独具优势的平台功能。

Xtreme1通过Docker Compose/Docker Engine来提供统一的运行环境；前端和后端服务均进行了拆分，可独立升级

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2022-09-30 09:00:00

每日一博 | Dubbo 泛化调用在 vivo 统一配置系统的应用

作者：vivo 互联网服务器团队- Wang Fei、LinYupan Dubbo泛化调用特性可以在不依赖服务接口API包的场景中发起远程调用, 这种特性特别适合框架集成和网关类应用开发。本文结合在实际开发过程中所遇到的需要远程调用多个三方系统的问题，阐述了如何利用Dubbo泛化调用来简化开发降低系统耦合性的项目实践，最后对Dubbo泛化调用的原理进行了深度解析。一、背景统一配置平台是一个提供终端设备各个模块进行文件配置和文件下发能力的平台，模块开发在后台服务器进行文件配置，然后终端设备可以按照特定规则获取对应的配置文件，文件下发可以按照多种设备维度进行下发，具体项目框架可以参加下图：现有的下发策略，都是由模块开发在统一配置后台服务器进行下发维度配置，文件是否下发到对应终端设备，由用户在本平台所选择的维度所确定。但是其他业务方也存在在公司内部的A/B实验平台配置下发规则，来借助统一配置平台每天轮询服务器请求新文件的能力，但是在统一配置平台配置的文件是否能够下发由A/B实验平台来确定，A/B实验平台内会配置对应的规则以及配置统一配置平台对应的文件id，然后统一配置平台就需要针对...

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2022-09-30 09:00:00

从 Model-Centric 到 Data-Centric，MLOps 帮助 AI 多快好省的落地

1. 从Model-Centric到Data-Centric 　　近年来在国际国内的人工智能研究和应用上出现明显的趋势即AI应用对于模型和算法的提升目前达到一个瓶颈，目前正在从传统的Model-centric（即以模型为中心），在向Data-centric（以数据为中心）进行转变。曾任斯坦福大学人工智能实验室主任，谷歌人工智能大脑负责人和百度首席人工智能科学家的业内著名学者Andrew Ng（吴恩达）教授2021年在美国通过他创办的DeepLearning.AI发表线上演讲，演讲的题目是《MLOps：From Model-centric to Data-centric AI》，在人工智能行业内引起了很大反响。在他的演讲中，他认为当前在工业界落地人工智能的现状是通过模型调优进行效果提升，远远不如通过数据质量调优带来的效果提升，所以带来的AI落地趋势为从Model-centric向Data-centric进行转变。具体来说，采用Model-centric的方法就是保持数据不变，不断调整模型算法，比如使用更多更深的网络层、更多的超参数调整等，对最终结果的改善提升空间已经很小了；相反...

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