AI 前线导读:11 月 27 日,微软参与创办的 ONNX 首次在中国举办 workshop,两位微软相关项目负责人在记者会上谈到了此次前来中国举办活动的原因:中国对于微软来说,特别是对于其现在开展的工作来说非常重要。微软需要有一个开源的标准,而在开源标准的范畴之下,如果没有中国的参与,没有中国的采纳实际上是没有意义的。
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BAT、华为等中国公司加入 ONNX,投入中国开源社区建设
ONNX( Open Neural Network Exchange),即“开放的神经网络切换”,是一种针对机器学习所设计的开放式的文件格式,用于存储训练好的模型。它使得不同的人工智能框架可以采用相同格式存储模型数据并交互。 ONNX 的规范及代码主要由微软、亚马逊 、Facebook 和 IBM 等公司共同开发,以开放源代码的方式托管在Github上。
2017 年,Facebook、微乳联合发布了这一开源项目,欲借此打造一个开放的深度学习开发工具生态系统。
微软人工智能平台团队首席项目经理 Prasanth Pulavarthi
微软人工智能平台团队首席项目经理 Prasanth Pulavarthi 表示,当初之所以提出要建立一整套共同、通用、开放的标准,始于微软在内部工作的一些问题。后来在跟一些公司沟通时发现这些问题在他们那里也存在,所以,微软决定和其他公司一起解决这些问题。目前,微软的主流产品 Bing、广告和 Office、视觉服务,基本上后台现在都在使用 ONNX。
经过一年的发展,ONNX 目前官方支持加载 ONNX 模型并进行推理的深度学习框架包括 Caffe2、PyTorch、MXNet、ML.NET、TensorRT 和 Microsoft CNTK。同时,ONNX 的影响已经拓展到中国,包括 BAT 和华为在内的中国大公司已经加入。而微软决定将 ONNX workshop 开到中国,也是看到了中国科技公司在开源上的巨大影响力:“中国对于微软来说,特别是对于其现在开展的工作来说非常。微软需要有一个开源的标准,而在开源标准的范畴之下,如果没有中国的参与,没有中国的采纳实际上是没有意义的。中国在这方面的工作当中发挥着重要的作用,在人工智能的领域中,中国市场正在发生着很大的变化,无论是从政策和投资,还是人才培养和发展的层面都是如此。所以,这次能够来到中国来举办 ONNX 的研讨会,我觉得是一个很好的机会与中国的合作伙伴探讨扩大微软相关的生态系统。” Prasanth Pulavarthi 表示。此外,微软还表示将投入更多资源与精力投入到中国的 AI 开源社区建设中去,现在,微软内部已经搭建起了一个比较大的团队,由微软互联网亚洲研究院人工智能产品开发负责人唐猛牵头负责。接下来,微软也会在推广、宣传,以及教育,包括关系的建设方面有较多投入,但是具体的计划,微软表示不便透露。
另外,Prasanth 还补充道,想在 AI 领域当中获得成功,就必须将硬件和软件都结合起来,两手抓,两手都要硬。现在我们看到各种各样的软件公司会集中注意力在软件平台上,但同时硬件方面也需要有一些很好的创新。而从微软的战略层面来看,需要确保这个社区是开源的,有共通、开放的标准,使得所有感兴趣的参与方都能够就机会参与进来。这次在中国举办 ONNX 的研讨会,也是希望能够在中国市场做一些宣传、推广和教育的工作,与此同时借此机会吸引到中国公司、政府和学术界的关注和参与。总而言之,微软的目的就是希望为整个 AI 的世界搭建一个统一、开放的平台,让所有各方,包括中国的参与方都有机会真正参与进来。
谷歌暂时不会加入
但是我们发现,至今谷歌未加入 ONNX,目前深受开发者欢迎的深度学习框架 TensorFlow 仍然缺席 ONNX,只是非官方地表示支持 ONNX。实际上,微软已经写了从 TensorFlow 到 ONNX 的转化器,通过这个转化功能,实际上可以将很多 TensorFlow 下面的模型转移到 ONNX 来。除此之外,ONNX 还支持一些特别的运算符,比如说比较新颖领先的 LSTM 这运算符,主要用来支持语音和语言方面的功能。
但 TensorFlow 始终还是不归属于 ONNX 的,这会对 ONNX 产生很大的影响吗?
微软项目总经理 Venky Veeraraghavan
对此,微软项目总经理 Venky Veeraraghavan 回应道,微软一直在和谷歌沟通此事,但谷歌表示暂时不会参与到 ONNX 的工作中来,微软会继续与客户和更多的伙伴进行在 ONNX 框架下的合作。他相信,随着时间的推移,ONNX 的益处会逐步显现出来,到时候再看谷歌是否会改变想法决定加入进来,但是不管怎么样,微软不会停下脚步,总的来说人工智能的未来是依仗于开源和开放标准的。
Venky 承认,现在 ONNX 并不能解决所有的痛点和问题,但却在快速成熟,而且随着市面上越来越多的模型出现,采用越来越广泛,这也是一个学习、反馈、总结的机会,ONNX 未来会解决更多问题,支持更多模型。
Azure 机器学习中认知服务最受欢迎
如今,云端机器学习平台越来越多,Azure 机器学习的优势在于针对云和边缘设备的模型来进行搭建、训练、部署和管理。我 9 月份,微软已经推出了一个预览版,通用版本也将很快正式发布。Azure 是一个包容的平台,可以支持开放的标准,在云、物联网边缘终端上部署,部署之后可以对整个模型的运算进行有效的管理,并推出丰富的产品加以支持。
在 Azure 机器学习平台众多针对不同场景的 AI 服务中,最受欢迎的是认知服务。认知服务能够让用户用自有的数据和模型获取认知方面的能力,并且能够支持容器。具体的认知服务包括语音、文本、视觉等开发人员和数据科学家比较活跃的领域。
另外一个比较受开发人员亲睐且常用的服务是机器人,比如小娜,所以微软现在把它做成了一个 API,用户可以在自己的网站上使用机器人服务,常用于客服或个人助理,目前比较受欢迎。
中国本地化进展
对于任何一个产品和服务来说,本地化其实都是市场拓展成功的关键的因素。今年微软在中国市场推广中的本地化也有了新进展。
微软表示,从大的方向来讲,微软其实在不断的把越来越多的全球服务拉到中国的云平台,在公开宣布中,微软也表示它主要有三朵云,Azure、Office365,还有 Dynamics 365。
不久前微软发布了 Dynamics 365,2019 年春,Dynamics 365 将会落地中国,也就是说未来在中国,三个云都集齐了。因此从平台和云的角度来讲,其实微软产品在中国的覆盖面是很大的。
在 AI 相关具体的服务中,微软将在接下来几个月有紧锣密鼓的宣布,包括 Venky Veeraraghavan 提到的 AI 开源社区合作。
从文档方面,微软在给开发者的文档上会看到很多 Microsoft Learn,或者Microsoft.com/Learn的内容,而且文档中大部分都有中文的翻译,在露出的英文网页标注下,点开会有中文弹出来。
微软此次将 ONNX workshop 开到中国,一方面表明了微软对中国市场的重视,另一方面也凸显了中国在全球软件和开源世界中的作用越来越重要。正像 Venky Veeraraghavan 所说,人工智能的未来是依仗于开源和开放标准的,而中国,是不可或缺的一环。
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