一站式深度学习智能平台的设计与实现
A Design and Implementation of Low-Code Deep Learning Platform
范蕊 1孙羽菲 2贾嘉玮 1于川越 1赵鑫凯 1于智远 1王萌 1张玉志 2罗纯1
作者信息
- 1. 南开大学软件学院,天津 300350
- 2. 南开大学软件学院,天津 300350;先进计算与关键软件海河实验室,天津 300051
- 折叠
摘要
深度学习平台对人工智能的发展起着重要的推动作用,然而,目前的深度学习平台存在使用门槛高或者缺乏个性化支持的问题.设计并实现了一站式深度学习智能平台NKI,对不同用户群体提供了全方位的支持和服务.通过拖拽式模型构建、经典算法复用和神经架构搜索算法,NKI让初学者能够在短时间内完成深度学习模型的构建、训练和应用,无需深入学习复杂的编程技术;对于算法专家,NKI提供了更多个性化的选择,如根据自身需求定制组件和数据集、进行在线数据预处理、以及直接执行深度学习代码等,这种高度定制化的服务使得深度学习专业人士能够更灵活地应对各种复杂任务,满足不同领域的需求.NKI是一个多层次、多功能的低代码深度学习平台,旨在促进深度学习技术的普及,让不同背景和技能水平的用户都能轻松地应用深度学习技术.
Abstract
Deep learning platforms play a crucial role in advancing artificial intelligence.However,existing platforms encounter challenges like high entry barriers and a lack of personalized support.NKI is introduced,a comprehensive deep learning platform that provides extensive support for diverse users.NKI enables beginners to quickly construct,train,and apply deep learning models through drag-and-drop model creation,classical algorithm reuse,and neural architecture search.For algorithm experts,NKI offers personalized options for customizing components,datasets,online data preprocessing,and direct execution of deep learning code.This tailored service empowers professionals to adeptly handle intricate tasks across different domains.NKI,a multi-layered low-code platform,aims to foster widespread adoption of deep learning technology,ensuring easy application for users of varied backgrounds and skill levels.
关键词
深度学习/低代码技术/自动化机器学习/Web系统Key words
deep learning/low-code technology/automated machine learning/web system引用本文复制引用
基金项目
海河实验室项目(22HHXCJC00001)
出版年
2024
NETL
NSTL
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