华为云视觉预训练大模型：云原生时代的探索与实践

在云原声时代的背景下，"云原生时代，视觉预训练大模型：探索与实践"一文深入探讨了如何利用分布式架构、敏捷智能和以应用为中心的理念，推动企业数字化建设迈向新的阶段。文章关注的核心是视觉预训练大模型，这种模型在华为云人工智能领域的实践和探索中扮演着关键角色。 首先，作者田奇作为华为云人工智能领域的首席科学家，强调了从传统的ONCloud（烟囱式架构和以资源为中心）向INCloud（新业务内生于云，以应用为中心）的转变。INCloud架构通过基于云的技术，如分布式技术（如Volcano高性能调度引擎）实现资源的高效调度，使得知识、模型、算力和数据管理更为智能化和高效。例如，ModelArts Fundamentals提供了一站式的AI开发平台，支持数据准备、模型训练、管理和推理，显著提升了自动化构建知识图谱的速度和智能数据筛选的准确性。 大模型的应用，特别是计算机视觉技术，正在改变多个行业，如医疗、金融、气象、工业、网络科研、交通、政务、水务和城市等领域。通过ModelArts Pro，行业AI经验得以模板化，简化了AI项目的实施流程。文章还提及了知识计算这一新兴领域，它结合行业知识与AI，涉及知识获取、建模、管理和应用，以及云原生应用的赋能，如OCR套件、视觉套件、HiLens套件和NLP套件等，以适应不断变化的市场需求。 此外，文中讨论了多种AI技术，如模型融合、终生学习、弱监督学习、联邦学习、迁移学习、弹性训练、数据挖掘、自动学习、知识蒸馏、数据扩增、无监督学习和强化学习等，这些技术在解决计算机视觉落地难点，如碎片化问题中发挥着重要作用。通过这些技术，NLP大模型的发展有助于打破AI技术在不同行业的应用壁垒，促进AI的广泛应用。 总结来说，这篇文章围绕云原生架构、视觉预训练大模型、一站式AI开发平台以及各种AI技术的融合与创新，展示了华为云在推动企业数字化转型和行业AI普及方面的实践和探索。通过这些方法，企业能够更好地利用AI技术提升业务效率，实现知识、模型、算力和数据的高效整合，从而在云原声时代中占据竞争优势。