发布时间:2022-08-19 13:08
我有个胖友,在学校里搞自动驾驶的那一种。
常听他吐槽,穷学生在实验室里用的开源软件是酱紫的:
和工业用的看起来区别有点大。作为一个工具党,我还就不信了,学生胖友们搞自动驾驶就没啥福利可享?
拽着这位胖友一通折腾,还真发现了一些好康的。
现在,有一款“学生版”自动驾驶仿真系统,模拟起物理碰撞是这样的:
传感器仿真环节则是这种feel:
虽说是“学生版”,但其实这么一套仿真系统,“母体”正是工业级仿真系统——
就在最近的“TechoDay腾讯技术开放日”上,腾讯自动驾驶仿真系统TAD Sim正式发布教育版。
除了跟本体一样能在本地/云端覆盖自动驾驶测试全流程,“教育版”还能为高校做定制化服务:
在清华大学车辆运载学院率先体验的版本中,双方就合作搞出了一套学习型驾驶策略训练系统,能实现随机复杂交通流仿真场景,还有强化学习专用接口。
不仅是搞自动驾驶研究的有福利。我们体验了一圈,发现在这次开发者活动上,腾讯开放出的开发者好物还真不少。
具体都有些啥,咱们接着往下看。
先来看AI方面。
现在,腾讯的“炼丹神器”——一站式AI开发服务平台TI平台发布了公有云版本。
也就是说,这回工具对环境的依赖进一步弱化,更加轻量化、开箱即用了。
具体而言,易用性方面,TI平台公有云版提供了从训练时的数据获取、标注,到搭建时的各种预置算法模型和框架,以及管理上的MLOps工具等。
性能方面,官方数据显示,在CV、NLP等模型推理场景中,TI能为算法或者运维工程师提供多种框架的加速能力,加速比可以达到200%+。
背后关键技术,便是这回全新升级的TI-ACC加速功能。
另外,基于云计算弹性扩容的特点,该平台可以根据需要的算力资源来调节规模大小。
例如,相信不少小伙伴都体验过试用一些在线Demo时,模型要推理好几分钟、甚至有时候运行失败的情况。
这种情况有时候除了网速等原因,也有可能是服务器一时半会“没缓过来”,或是资源调度不过来。
但如果基于TI平台搭建类似的AI模型,并在网上开放对应接口的话,服务器会根据需求弹性调度,不会出现浪费或被“撑爆”的情况。
说了这么多TI平台的能力,它到底好不好用?
我们以帮助一家企业开发一个商品识别应用为例。
这个AI模型的要求就两点:除了商品识别要准确以外,推理速度还不能太慢,这样才具有实际应用的价值。
选用Detectron2框架、基于Python搭好代码后,原本还需要找数据等一系列操作,但在TI平台上都能直接解决,前后只用了半天,就能直接试用上了。
相比开发者自己搭建并搞推理,这个商品识别模型在TI平台上加速后快了接近两倍。
值得一提的是,这次TI平台公有云版本除了面向企业用户,也首次向个人开发者开放。
云上的开发好物,也并不仅仅局限于AI。
从云原生到大数据,从音视频到物联网,现如今的开发者们都在借助工具的力量,让加班时间-2h(手动狗头)。
比如CODING DevOps平台,就能够使研发和运维更加自动化,让产品发布时间从以“季度”、“年”为单位,缩短到以“天”或者“周”为单位。
Orbit云原生应用管理,又可以为企业提供中心化云原生应用治理能力,降低云原生应用开发者门槛,提供云原生应用开发、交付、运维全生命周期管理。
腾讯云这次还发布了全新升级的全托管数仓产品——CDW ClickHouse,填补了ClickHouse后续扩容的技术空白,可以提供低成本、高吞吐写入、百亿规模毫秒级的大数据分析服务。
又例如音视频云创平台,直接在云端提供音视频剪辑功能,顺便在线提供AI智能字幕、智能拆条等功能,剪辑中的重复工作进一步被压缩,自然效率up。
还有一些如音视频播放器sdk(腾讯视频同款)、以及腾讯首个物联网设备洞察分析产品IoT Insight,可以以轻简流程实现物联网设备资产数字孪生建模、设备资产数据分析等一站式服务。
如果仔细观察的话,会发现这些工具似乎都有一个共性——
都让你能够在“云”上搞开发。
没错,在这个远程办公流行的时代,一台连上WiFi的笔记本,就能让开发者在任何地方打工了,甚至是搭建AI模型。
实际上,在这个AI技术下沉、技术迭代飞快的时间点上,对于一线开发者们而言,搞开发的第一只拦路虎,归结起来便是“资源”二字。
硬件上自不必说,尤其是对AI开发而言,顶尖研究机构/企业尚可靠着堆资源“大力出奇迹”,中小实验室、企业的开发者们就不得不精打细算,把每一分经费都花在刀刃上了。
即使搞定了硬件,“软件”上的麻烦其实也不少。
从0到1搭建起新应用,前期突破技术门槛所费投入自然不菲,而到了后期维护的阶段,投入的时间精力成本也不容小觑。
这也是为什么,现如今基于云平台的云上开发会越来越受到关注。
仅以AI应用开发为例,IDC最新发布的《2021H2中国AI云服务市场研究报告》就显示,2021年下半年,中国AI公有云服务市场规模达到26.02亿元人民币,占AI软件整体市场的13.4%。
一方面,云平台能够提供高性价比硬件资源。
另一方面,云平台所释放出的往往是大型科技公司长期积累的技术能力和经验。
以这次TechoDay上展示出的开发工具为例,其能力覆盖云原生、大数据、物联网、AI、音视频、虚拟仿真等等领域,并且是以模块化的方式将其集结到云端,让开发者能够“一键”低门槛调用。
在这样标准化的基础设施之上,开发工具链的统一和开发工程化也就成为可能。
相比于传统开发模式,自然也就给开发者们省去了不少与工具“互搏”的麻烦,提高了开发效率。
更进一步,有了云上自动化工具的加持,在项目后期的运维方面,开发者们也能省却不少精力。
毕竟,降本增效的事儿,还是挺香的。(手动狗头)
那么,这些云上新工具,你来体验一下不?
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— 完 —
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