目前人工智能非常火，大家所熟知的人臉識別、智能安防、自動駕駛等領(lǐng)域都在應(yīng)用人工智能技術(shù)。但在自動駕駛這個行業(yè)中我們能用Go語言做什么事情？今天分享的主要是人工智能數(shù)據(jù)流的流轉(zhuǎn)方式，也是Golang在Momenta大數(shù)據(jù)平臺當中的應(yīng)用。

Momenta 大數(shù)據(jù)平臺

Momenta的目標是打造自動駕駛大腦，基于深度學(xué)習(xí)和海量數(shù)據(jù)，Momenta已經(jīng)形成服務(wù)多個場景的自動駕駛解決方案，解決了逆光、橋、隧道、雨天、夜間、匝道等復(fù)雜道路場景。

在實現(xiàn)自動駕駛的過程中，深度學(xué)習(xí)的算法在訓(xùn)練模型時得有基礎(chǔ)數(shù)據(jù)作支撐，需要大量的圖像數(shù)據(jù)。借助團隊極強的研究能力與工程能力，Momenta已經(jīng)建立起大數(shù)據(jù)平臺、大計算平臺、大測試平臺三大基礎(chǔ)平臺，從而實現(xiàn)大數(shù)據(jù)與AI算法的反饋閉環(huán)——以強大的計算資源處理豐富的海量數(shù)據(jù)，得到更精準、更可靠的算法模型。

其中，大數(shù)據(jù)平臺能夠完美處理自動駕駛領(lǐng)域的數(shù)據(jù)流，具體而言，便是處理收集數(shù)據(jù)、篩選數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)標注、訓(xùn)練模型、模型測試、封裝發(fā)布的整個過程。

數(shù)據(jù)篩選       

上圖是車輛識別的一個典型，富有中國特色和北京特色——電動車，Momenta目前對電動車、自行車、人力三輪車、三輪電動車等，都能進行識別，并且達到很高的準確度。在人工智能數(shù)據(jù)流中，數(shù)據(jù)篩選這一步驟主要有以下作用：

降低成本：無需重復(fù)標注已經(jīng)可以很好識別的素材，降低標注成本，模型運行結(jié)果可用于輔助標注；

提高模型訓(xùn)練效率：去除無效素材，提取包含識別目標的素材，提高訓(xùn)練效率；

提高模型訓(xùn)練邊際效用：通過對極端情況（corner case）的數(shù)據(jù)進行針對性訓(xùn)練，可以有效的提高模型性能。

數(shù)據(jù)標注

經(jīng)過篩選之后，會有部分圖片需要人工標注。基于極強的工程能力，Momenta開發(fā)了在線遠程眾包數(shù)據(jù)標注系統(tǒng)，實習(xí)可視化操作，即便標注人員不懂代碼也能遠程完成各類標注任務(wù)。數(shù)據(jù)標注的作用主要是提高模型訓(xùn)練精度， 獲得更多標注圖片，提取包含識別目標的素材，提高訓(xùn)練精度。

模型訓(xùn)練

上圖是模型訓(xùn)練的流程圖，其中，在數(shù)據(jù)導(dǎo)入、模型訓(xùn)練和模型驗證Momenta都做出了極大的創(chuàng)新。

數(shù)據(jù)導(dǎo)入：支持多種數(shù)據(jù)類型，支持多批次數(shù)據(jù)合并，支持多種組合規(guī)則；

模型訓(xùn)練：多機多卡并發(fā)訓(xùn)練，共享式集群、支持多人多任務(wù)同時進行，支持多種主流訓(xùn)練框架，所有任務(wù)由 Kubernetes 自動調(diào)度完成；

模型驗證：訓(xùn)練所得模型自動在驗證集上進行驗證，通過驗證的模型將進入模型倉庫供后續(xù)流程使用。

與傳統(tǒng)方式相比，Momenta采用的共享集群調(diào)度讓用戶（內(nèi)部的算法研發(fā)人員）可以編寫任務(wù)描述和訓(xùn)練腳本，而管理員通過網(wǎng)頁界面進行集群管理和工作調(diào)度。極大地節(jié)省人工成本，提高資源利用率，實現(xiàn)集中性管理，提高安全性。

Golang 在人工智能數(shù)據(jù)流中的應(yīng)用

Golang在人工智能數(shù)據(jù)流中主要應(yīng)用在篩選系統(tǒng)、標注系統(tǒng)和訓(xùn)練系統(tǒng)。

篩選 系統(tǒng)

Momenta每天可能需要處理幾千萬張圖片，數(shù)據(jù)量巨大，如果逐一進行標注將給存儲帶來很大的挑戰(zhàn)。解決這個問題的方法就是篩選系統(tǒng)，通過篩選系統(tǒng)，我們將大的數(shù)據(jù)集拆分為小的單元，每個單元中包含小的任務(wù)，而每個單元對應(yīng)一個 GPU，使用 GPU進行智能篩選。最終只有約10%的圖片時需要進行標注的，大大減少了數(shù)據(jù)標注的成本。

標注系統(tǒng)

Momenta為內(nèi)部算法研發(fā)人員服務(wù)的標注系統(tǒng)，可以實現(xiàn)用戶管理、任務(wù)分發(fā)、計費、結(jié)算和自動審核。自動審核是比較特殊的，在一般場景和服務(wù)中用得比較少，自動審核是指用Momenta的模型來證實用戶（在平臺上兼職標注的人員）的標注結(jié)果是否符合需求或預(yù)期，主要是應(yīng)付較大的用戶訪問，特別是節(jié)假日的時候。（節(jié)假日期間平臺的用戶比較閑，會希望在平臺上賺點零花錢。）

訓(xùn)練系統(tǒng)

訓(xùn)練系統(tǒng)是基于K8S搭建使用的，能夠?qū)崿F(xiàn)自己的調(diào)度。K8S作為容器的調(diào)度平臺，默認是調(diào)度一個pod在不同的機器上面運行的，但是做多機訓(xùn)練可能需要同時使用多個Pod，每個機器上面一個Pod。這樣就需要相應(yīng)的管理以及生命周期的維護，我們這套系統(tǒng)是基于K8S做的開發(fā)，承擔(dān)這樣的工作。

機器學(xué)習(xí)場景下Golang的發(fā)展

如果此前沒有接觸過機器學(xué)習(xí)？如何能夠加入人工智能的浪潮中，學(xué)習(xí)并進入機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域呢？ Go Notebooks、Caffe和Caffe2，TensorFlow-Go幾個工具都是很好的工具。接下來將演示如何用TensorFlow的Golang binding做一個簡單工具。

基于已有模型（他人訓(xùn)練的模型），對圖片進行加載，隨后可輸出帶有標記框的圖片，也是模型識別的效果。

所用的代碼參考如下：          

建議可嘗試用 自己的模型或是TensorFlow官方模型形成小的應(yīng)用，例如人臉識別。但官方公布的模型精度都不高，原因是數(shù)據(jù)集較小，Momenta擁有的大數(shù)據(jù)平臺能有效降低人工標注的成本，但大數(shù)據(jù)的訓(xùn)練往往涉及到多機訓(xùn)練。多機訓(xùn)練已經(jīng)經(jīng)歷了三個重要時期，我們定義為：史前時代、石器時代和現(xiàn)代文明。

史前時代

多機訓(xùn)練最原始的階段是直接登錄到某幾臺機器，安裝各類訓(xùn)練框架、驅(qū)動和網(wǎng)絡(luò)配置等，在每臺機器上跑訓(xùn)練任務(wù)，很難進行優(yōu)化。容器出現(xiàn)后，可被用來避免某些重復(fù)的配置，讓多機訓(xùn)練進入了下一個時代——石器時代。

石器時代

借助D ocker 將智能框架進行封裝，在每臺機器上面運行命令。

現(xiàn)代文明

在現(xiàn)代文明階段，所有調(diào)度和管理工作都通過容器進行，可以同時管理幾百臺機器。能夠進入這個階段主要是靠眾多開源社區(qū)的努力和合作，比如 TensorFlow和Kubernetes的強強聯(lián)合便誕生了Kubeflow。

KubeFlow其實是一些工具的集成或是一些框架，它有官方的自定義資源以及Caffe2的資源。通過KubeFlow，用戶只需要敲幾行命令便可進行多機的訓(xùn)練，也可以實現(xiàn)簡單的模型訓(xùn)練。