华为正式商用网络人工智能引擎（NAIE）

在HUAWEI CONNECT 2019期间，华为正式商用发布网络人工智能引擎（NAIE）。据了解华为网络人工智能引擎主要基于公有云模式，提供数据治理相关的数据湖服务，以及模型开发相关的模型训练等服务，涵盖了网络AI业务中最复杂部分的工作。

在发布会上，华为NAIE产品部总经理韩雨发对外宣布正式商用发布网络人工智能引擎（NAIE），包括数据资产管理服务、模型训练服务、模型生成服务和通信模型服务等四类网络AI应用开发所需的云服务。

其中，数据资产管理服务，主要是把数据采集、集成、建模、分析、标注等数据处理相关的工具以及数据治理模板，以云服务的方式向开发者提供，帮助开发者提升数据治理的效率。

模型训练服务，提供了IDE开发环境，包括数据处理、特征提取、模型训练和验证等功能，内嵌了华为在网络领域的30多年的知识和经验沉淀，集成了多个场景的算法调测、特征服务和处理SDK，让模型的设计和探索周期大幅降低。

模型生成服务，相对模型训练服务，进一步简化了模型开发过程，通过预置典型场景的模型，让开发者只需要输入符合要求的训练数据，就可以快速完成模型的训练和验证，生成需要的AI模型，大幅降低电信AI模型开发的技能门槛和周期。

通信模型服务，基于云端的推理框架，用户只需输入推理数据就可快速完成推理，推理结果可以用于业务应用的开发。这类服务主要是适用于一些模型泛化通用性强的场景，比如硬盘故障检测，大部分硬盘故障表象和特征都基本相同，直接输入SMART数据，就可以在线获取硬盘健康度检测结果。类似场景还有KPI异常检测、ECA异常检测等。

在算力、经费、时间资源有限的情况下，如何找到最佳的超参数配置？针对AI开发者日常工作中遇到的一些问题，发布会上华为NAIE产品部首席架构师刘凯从原理和实践两个角度，做了精彩的专题技术分享。刘凯首先从算法角度，介绍常用的超参搜索策略，并重点介绍了贝叶斯优化的原理。

iMaster NAIE的自动超参优化服务支持随机搜索，网格搜索，SMAC和贝叶斯优化，可以充分发挥云计算的并行训练能力，使AI开发者的调参工作变的更加简单和高效。

同时，刘凯还介绍了iMaster NAIE的训练平台和如何调用API，并现场演示如何在NAIE训练平台上进行可视化特征工程处理，以及使用自动超参优化服务对xgboost模型进行自动调优。