你是不是也曾在人声鼎沸的超市里，刚精挑细选好几样新鲜蔬菜水果，扭头却看到待称重的队伍已排到“天际”。生活真是时不时就要来点无奈，打散你我心里的“小确幸”。那是否存在一种“聪明”的机器，它可自行辨认物品并结合重量“一步到位，自食其力”地计算出总价，免去排长队等称重的步骤呢?事实上，它存在——飞桨企业版EasyDL零门槛AI开发平台的全新升级带着更快速易用的解决方案来了!

5月20日“WAVE SUMMIT 2020”深度学习开发者峰会上，百度AI开发平台部总监忻舟宣布EasyDL全新升级，重磅发布了业内首个专注于AI开发领域的智能数据服务平台EasyData，进一步加强数据管理与加工能力，并在完整地支持Master模式的训练与开发、端云一体服务部署方面带来了4项重要升级。

(图：EasyDL平台的全新发布与重要升级)

据介绍，EasyDL已成为目前市场上重点面向中小企业功能最全的一站式AI开发平台。以“简单、专业”为最核心理念的EasyDL希望通过平台建立一条连接需求和复杂技术之间鸿沟的桥梁，帮助开发者实现零门槛AI开发，从繁杂的数据准备、环境配置、代码开发和服务部署中脱身，专注于业务与创新。

由于大量开发者在结合业务进行模型训练前，常常深受“数据”一环的困扰，因此EasyDL此次全新推出EasyData, 面向AI开发领域，提供了一站式数据采集、清洗、标注、扩充、数据闭环等能力，与EasyDL模型训练和部署环节配合，帮助开发者更高效更低成本的解决AI开发及应用过程中遇到的数据问题。

首先，在采集环节EasyData提供了业内首发的软硬一体、端云协同的自动数据采集方案，极大降低了开发者在“设备选型、调测和集成开发工作上的成本”，将数据采集效率从“周级”提升到“小时级”。紧接着，针对采回的数据，平台还提供自动数据清洗方案，将人工处理成本降低80%。而针对AI开发中另一耗费时间的“数据标注”环节，EasyData可提供丰富的智能标注方案，支持物体检测、图像分割和文本分类三种任务场景，只需标注少量数据，即可通过启动“智能标注”自动挖掘难例，并通过标注难例加速提升系统效果。与以往相同任务相比，基于EasyData智能标注解决方案，达到同等模型效果的数据标注量平均减少70%。在之后的模型训练与发布环节，自动数据闭环使得整体模型迭代周期从月到周甚至到天，极大提升了AI开发全流程效率。

举例来看，果蔬智能识别系统开发企业中科立业基于EasyDL快速开发的“智能云秤”已落地20家店铺，通过秤上的摄像头来智能判断商品，实现称重结算一步到位。而在此前的实际开发中，中科立业遇到遮挡、光线影响、样本多样性等数据问题，在接入EasyDL后，基于EasyData 的自动去模糊、过滤无效图像、智能标注和数据增强，每天可以自动收集7000张有效样本，整体减少了80%的数据处理量和70%的人工成本，通过EasyDL Master模式，快速实现模型开发，对50种水果实现智能识别，准确率超过95%。

此次峰会中，EasyDL平台除了针对数据管理方面全新发布了EasyData，还针对AI开发中的其他环节进行了4项全新升级。首先，EasyDL平台对预训练模型、预置算法进行了升级，使Master模式应用更简单高效。如在NLP领域预置了效果领先的ERNIE2.0模型，将持续针对医疗、法律等专业领域扩展“领域模型”;在CV领域则预置了“超大规模视觉”预训练模型，大幅提升通用分类和检测的模型效果，并在零售、安防等领域发展场景化预置模型。EasyDL平台目前共预置了36套经典NLP网络与模型组合、26套经典CV网络与模型组合，支持开发者更加高效快捷地进行模型开发。

其次，自动数据增强和超参搜索能力也针对实际的工业应用做了优化。其中，自动数据增强方面，平台开放超过40种数据增强算子，可灵活配置，基于工业级搜索算法实现更高的搜索效率。同时，对于自动超参搜索，创新基于随机微分方程的无梯度优化的调参算法，收敛速度快，不依赖平滑性假设，可支持大规模并行搜索调参。这使得EasyDL线上多场景模型精度平均提升10%以上。另外，分布式训练加速也是EasyDL平台的一大特点，基于PaddlePaddle DGC的优化，在常见的没有专门经过通信优化的公有云环境中，能够使训练时长平均减少70%。