【从0开发】百度BML全功能AI开发平台【实操：以部署情感分析模型为例】

一、全功能AI开发平台介绍
二、AI项目落地应用流程（以文本分类为例）
- 2-0、项目开始
- 2-1、项目背景
- 2-2、数据准备介绍
- 2-3、项目数据
- 2-4、建模调参介绍
- 2-5、项目的建模调参
- 2-6、开发部署
- 2-7、项目在公有云的部署
附录：调用api代码
总结

一、全功能AI开发平台介绍

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全功能AI开发平台是一个综合性的平台，旨在支持各种人工智能（AI）应用的开发、部署和管理。这些平台通常提供一系列工具、库和服务，以帮助开发者、数据科学家和工程师创建和操作各种类型的AI应用。以下是全功能AI开发平台通常提供的一些功能和特性：

数据管理：提供数据存储、数据集成、数据清洗和数据标注工具，以支持AI模型的训练和评估。
模型开发：包括模型训练、调优和验证工具，以及深度学习框架集成，使开发者能够创建自定义AI模型。
自动化ML（AutoML）：提供自动化工具，可以自动选择和调整模型参数，以简化模型开发流程。
部署和托管：支持AI模型的部署到云端或边缘设备，并提供自动扩展和管理模型的能力。
可解释性和监控：提供模型解释性工具，以及实时性能监控和错误检测，以确保AI应用的可靠性和可解释性。
集成和API：支持将AI功能集成到现有应用程序中，以及提供API，以便其他应用程序可以调用AI模型。
安全性和隐私：提供安全性和隐私保护功能，以确保AI应用的数据和模型的安全性。
可视化工具：提供可视化界面，以简化模型训练和部署的管理和监控。

下面以百度BML全功能AI开发平台为例进行介绍（一站式AI开发流程如下），且底层框架内置文心大模型基座：

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二、AI项目落地应用流程（以文本分类为例）

2-0、项目开始

任务抽象：

项目有多少个任务场景
每个任务场景需要开发多少个模型
部署场景的约束是什么

任务流程介绍：

采集/标注数据
选择预训练模型
数据增强策略
超参数调整
模型训练以及评估
分析报告

2-1、项目背景

项目背景介绍：

在我们的生活和工作中，很多事情都可以转化为一个分类问题来解决，比如“上班坐公交还是坐地铁”、“吃米饭还是吃面条”等等可以转化为二分类问题。自然语言处理领域也是这样，大量的任务可以用文本分类的方式来解决，比如垃圾文本识别、涉黄涉暴文本识别、意图识别、文本匹配、命名实体识别等，有着极其广泛的应用场景：

投诉信息分类：训练客服投诉信息的自动分类，将每个用户投诉的内容进行分类管理，节省大量客服人力。
媒体文章分类：训练网络媒体文章的自动分类，进而实现各类文章的自动分类。
文本审核：定制训练文本审核的模型，如训练文本中是否含有违规/偏激性质的描述。

中文新闻文本标题分类任务简介：

新闻分类是文本分类中常见的应用场景。在传统分类模式下，往往是通过人工对新闻内容进行核对，从而将新闻划分到合适的类别中。这种方式会消耗大量的人力资源，并且效率不高。采用深度学习的方法可以取得较高的分类精度，是新闻推荐等场景下的基础任务。

使用BML开发平台，注册账号并且开始使用：官方链接
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2-2、数据准备介绍

项目数据：

项目任务需要什么样的数据
如何制作高质量的数据集（图片数据：是否存在高度相似、模糊的图片，进行数据的清洗）
数据量不够怎么办（每一类的图片数量是否大于80张？是否需要增加图片以平衡类别数量？进行上采样？）

高质量数据：

数据标注正确
尽量提升数据的类别，提升模型的泛化能力
保证训练数据尽量与业务数据接近，各个类别平衡
数据划分正确，测试集验证集不会泄露。
以结果为导向看数据：看哪个类别的数据模型不太擅长识别，即分析badcase，采用数据增强增加数据数量。

数据增强（以图片的数据增强为例）：

对比度
色平衡
亮度
锐化
目标框裁剪
标注框旋转
标注框翻转
水平裁剪

BML平台优势：

智能标注
多人标注
数据质检报告
支持与数据采集设备直连
BML自动化数据清洗：去近似、去模糊、裁剪、旋转、镜像。
自动数据增强。开放超过40种算子，灵活配置

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2-3、项目数据

本文采用中文新闻文本标题分类数据集进行示例:数据

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点击数据集管理，并创建数据集。

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在创建数据集界面，设置好相关信息并点击完成

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填写导入配置信息: 设置数据的标注状态，是否为有标注信息，从本地导入，上传txt文本。之后点击上传txt文本将下载好的数据上传。
数据集创建完成后，可以在数据集管理界面看到导入的数据，并可以查看到导入状态、标注状态等信息。

2-4、建模调参介绍

建模调参：

选择什么样的模型
有没有精度更高的模型
如何调优，进一步提升性能
要不要购买服务器？

BML平台优势：

提供预置模型调参、NoteBook建模、自定义作业建模等三种开发方式，满足不同需求的开发者。

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自动调参：以某种高级策略搜索超参组合，自动获得优秀的模型效果

2-5、项目的建模调参

选择使用预置模型调参，选择自然语言处理模型，点击创建任务
选择类型为文本分类-类型为单文本单标签。
创建完成后点击新建运行。
添加数据可以选择刚才导入的数据集，也可以选择公开数据集（二分类。数据量较少），需要注意的是，如果选择公开数据集，可以跳过前边的所有步骤。
在配置模型阶段，可以进行相关预训练模型的配置以及超参数的设置。Tiny版本模型更小，训练速度更快，但是精度略差。之后设置训练资源，以及选择计算节点。提交运行任务。
训练结束后点击评估报告，可以查看模型的表现情况（由于时间原因，我这里选择的是公开二分类数据进行训练）, 点击配置详情可以查看训练时设置的参数，训练可视化可以查看训练过程中的指标变化

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进一步测试模型可以点击发布按钮进行模型的发布，发布模型之后可以在发布模型这一列看到已经发布的模型，这时候点击评估报告可以看到模型校验按钮，可以进行模型的校验，输入文本进行校验。

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2-6、开发部署

部署环境：

云端：公有云部署，即将模型部署为在线服务，从而以REST API的方式提供推理预测能力。且公有云部署是最快捷的模型部署方式，不同类型的模型在执行公有云部署时的流程基本一致，当部署后在线API的接口与模型有关。

易于部署迭代
可使用大模型，快速上线
高延迟
成本线性升高

边缘端：

算力限制
前期开发部署成本高
低延迟
成本可控

在线服务说明：在线服务当前仅允许一个模型版本处于上线状态，若上线时有其他模型版本在线，则会将当前版本下线并且上线新的版本。服务状态以及其含义说明如下所示：

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2-7、项目在公有云的部署

在模型仓库中选择发布的模型版本，之后进行在线服务部署。
在线服务设置：设置服务名称以及接口地址，模型配置阶段设置已经发布的模型以及对应版本，在资源配置阶段设置好需要使用的配置，按照小时计费。
创建好在线服务之后，创建应用，之后调用接口进行服务调用

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之后使用ak、sk以及请求url来进行接口的调用

附录：调用api代码

import requests
import json

API_KEY = ""
SECRET_KEY = ""

def main():
        
    url = "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/nlp/v1/sentiment_classify?charset=&access_token=" + get_access_token()
    
    payload = json.dumps("")
    headers = {
        'Content-Type': 'application/json',
        'Accept': 'application/json'
    }
    
    response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)
    
    print(response.text)
    

def get_access_token():
    """
    使用 AK，SK 生成鉴权签名（Access Token）
    :return: access_token，或是None(如果错误)
    """
    url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token"
    params = {"grant_type": "client_credentials", "client_id": API_KEY, "client_secret": SECRET_KEY}
    return str(requests.post(url, params=params).json().get("access_token"))

if __name__ == '__main__':
    main()