在HUAWEI CONNECT 2019期間，華為正式商用發布網絡人工智能引擎(NAIE)。據了解華為網絡人工智能引擎主要基于公有云模式，提供數據治理相關的數據湖服務，以及模型開發相關的模型訓練等服務，涵蓋了網絡AI業務中最復雜部分的工作。
華為NAIE產品部總經理韓雨發介紹此次商用發布的網絡人工智能引擎(NAIE)
在發布會上，華為NAIE產品部總經理韓雨發對外宣布正式商用發布網絡人工智能引擎(NAIE)，包括數據資產管理服務、模型訓練服務、模型生成服務和通信模型服務等四類網絡AI應用開發所需的云服務。
其中，數據資產管理服務，主要是把數據采集、集成、建模、分析、標注等數據處理相關的工具以及數據治理模板，以云服務的方式向開發者提供，幫助開發者提升數據治理的效率。
模型訓練服務，提供了IDE開發環境，包括數據處理、特征提取、模型訓練和驗證等功能，內嵌了華為在網絡領域的30多年的知識和經驗沉淀，集成了多個場景的算法調測、特征服務和處理SDK，讓模型的設計和探索周期大幅降低。
模型生成服務，相對模型訓練服務，進一步簡化了模型開發過程，通過預置典型場景的模型，讓開發者只需要輸入符合要求的訓練數據，就可以快速完成模型的訓練和驗證，生成需要的AI模型，大幅降低電信AI模型開發的技能門檻和周期。
通信模型服務，基于云端的推理框架，用戶只需輸入推理數據就可快速完成推理，推理結果可以用于業務應用的開發。這類服務主要是適用于一些模型泛化通用性強的場景，比如硬盤故障檢測，大部分硬盤故障表象和特征都基本相同，直接輸入SMART數據，就可以在線獲取硬盤健康度檢測結果。類似場景還有KPI異常檢測、ECA異常檢測等。
華為NAIE產品部首席架構師劉凱現場演示NAIE訓練平臺
在算力、經費、時間資源有限的情況下，如何找到最佳的超參數配置?針對AI開發者日常工作中遇到的一些問題，發布會上華為NAIE產品部首席架構師劉凱從原理和實踐兩個角度，做了精彩的專題技術分享。劉凱首先從算法角度，介紹常用的超參搜索策略，并重點介紹了貝葉斯優化的原理。
iMaster NAIE的自動超參優化服務支持隨機搜索，網格搜索，SMAC和貝葉斯優化，可以充分發揮云計算的并行訓練能力，使AI開發者的調參工作變的更加簡單和高效。
同時，劉凱還介紹了iMaster NAIE的訓練平臺和如何調用API，并現場演示如何在NAIE訓練平臺上進行可視化特征工程處理，以及使用自動超參優化服務對xgboost模型進行自動調優。
責任編輯：Rex_07
