进阶知识篇：产业级模型开发经验分享

lesson1️⃣ 产业AI难题分析与工具介绍

AI 产业实践难点问题

众所周知，人工智能（AI）在产业应用的价值不可估量，一方面可以大幅提高工作效率和生产力，另一方面可以优化产业结构和生产方式，提高产业效益。然而工程师在使用进行产业实践时，面临如下两个难点问题：

• 模型零散，选择困难： AI 发展速度可以说是日新月异，数不胜数的新的算法和模型如雨后春笋般出现，为不同的场景和任务提供了无限的可能性。这些算法和模型从图像识别到语音处理，从自然语言理解到时序分析，都有所涉及，体现了 AI 的应用广度和深度。为了追求模型精度和技术创新，大量的研究员不断尝试和修改这些模型，甚至从头开始建立模型。此外，对于学术研究，主要追求模型精度和技术创新，很少考虑预测耗时、存储占用等实践制约，往往不能直接应用到实际场景，需要进行产业应用适配。因此，面对这么多的学术前沿算法和模型，如何从中筛选出最适合产业实践的技术，成为了开发者们面临的一大考验。
• 生产效率低，研发成本高： 人工智能模型在实际的产业落地时，整个过程可以被概括为数据准备、模型训练、模型评估和模型部署几个关键环节。然而，每个环节的实际操作都涉及诸多细节，而且每个环节的操作都会影响到后续环节，因此，全流程的复杂性明显提高，开发者可能会在这个过程中经历一些困难和挫折。只有通过不断尝试和优化，才能逐步提高模型的实践效果。这是一个反复迭代的过程，也是我们在人工智能实践中不断探索和挑战自我的过程。

为了解决上述技术难题并降低工程师 AI 产业实践的技术门槛，星河零代码产线应运而生，为工程师们提供了一个更加便捷、高效的 AI 开发方式。

星河零代码产线简介

星河零代码产线是星河社区专为开发者打造的一款基于图形用户界面（GUI）的 AI 模型全流程开发工具，旨在提升开发效率。凭借开发者在飞桨生态中累积的丰富产业实践经验，同时融入当前大模型的尖端技术，星河社区针对 7 大核心场景任务，精心挑选了 37 个在精度和性能上达到优异平衡的产业模型。基于这些模型，星河社区成功构建了 16 条星河零代码产线。这些面向具体场景任务的模型产线，由单个或多个模型模块组成，且每个模块都提供了预测时间各异的产业模型，为开发者提供了根据业务需求灵活选择的便利。每条产线都通过 GUI 进行操作，明确指出了 AI 产业实践的各个环节的关键，因此，即使开发者没有代码开发经验，也只需理解业务场景并准备满足产线要求的数据集，便能迅速有效地开启 AI 产业实践。

下图是星河零代码产线的使用流程图和数据准备界面示例。

星河零代码开发覆盖的 7 大场景任务，16 条模型产线，具体如下：

学习提示 🐝
恭喜你完成了本节课程的学习！在这节课程中，我们探讨了 AI 产业实践的两个难点问题，并且介绍了应对这些挑战的一款高效工具，星河零代码产线。