轻松上手UAI-Train,拍拍贷人脸识别算法优化效率提升85.7% | U刻

栏目: 编程工具 · 发布时间: 5年前

技术分享

/

轻松上手UAI-Train,拍拍贷人脸识别算法优化效率提升85.7%

<返回

  • 轻松上手UAI-Train,拍拍贷人脸识别算法优化效率提升85.7%

    栏目:技术分享

    “UAI-Train平台可以让我们方便地在短时内使用大量的GPU资源,用较低的成本训练海量的数据集,提高算法模型迭代优化的效率。” — 拍拍贷算法研究员 朱运

    UAI-Train是什么

    UAI-Train是面向AI训练任务的大规模分布式计算平台,基于P40、V100等GPU云主机集群,通过分布式扩展,最高可实现192TFlops的单精度计算能力。提供一站式训练任务托管服务,可自动化解决计算节点调度、训练环境准备、数据上传下载以及任务容灾等问题,并支持按需收费、成本可控,无需担心资源浪费。在视频图像识别、自然语言处理、语音处理等领域均已有诸多实践。

    拍拍贷接入UAI-Train的效果

    通过使用分布式GPU训练平台,700W人脸数据的模型训练所需时长可从原先的一周缩短至一天, 整体算法优化效率提升85.7% ,相应的迭代频率也提高数倍,为更深层次的模型结构试验提供了可能。同时UAI-Train平台备有大量GPU资源,拍拍贷的算法工程师可以同时探索多种算法模型结构,极大缩短初期算法结构探索的时间。最重要的是UAI-Train平台具备按需收费的特性,拍拍贷人脸识别算法的 GPU资源成本可由原先的上万元/月,下降至数千元/月, GPU资源的有效利用率也达到了100%。

    轻松上手UAI-Train,拍拍贷人脸识别算法优化效率提升85.7% | U刻

    表:UAI-Train与购买GPU资源的特性对比

    关于拍拍贷

    拍拍贷是一家行业领先的金融科技公司,同时也是一家非常注重技术驱动、强调自主研发的高科技公司。一直以来非常重视AI技术的探索和应用,涉及到计算机视觉、语音分析和建模、自然语言处理、复杂网络分析等针对特定非结构化数据的领域,并将迁移学习、主动学习、强化学习、多任务学习、在线学习、非监督半监督等各种机器学习算法应用至多种业务场景。尤其是人脸识别、OCR、不良中介识别和欺诈团伙挖掘、智能对话机器人、社交文本挖掘等项目,在实际的业务实践中取得了不俗的效果,极大地提升了风险反欺诈水平和运营效率。

    轻松上手UAI-Train,拍拍贷人脸识别算法优化效率提升85.7% | U刻

    人脸识别

    人脸识别是拍拍贷AI技术的一个重要研究方向,它通过算法识别人的脸部特征,从而可以做到实时地从图片或者视频流中检测和追踪特定的人。

    目前拍拍贷自研人脸识别算法,在700W规模多年龄段、多姿态、多表情、多环境的人脸图片上进行训练。通过尝试不同的网络结构,包含Inception-v3、优化后的resnet等,以及多种损失函数,例如triplet_loss、sphere、cosine、arc_loss等来优化人脸识别算法,从而提升1:1人脸认证、1:N人脸搜索、N:N人脸交叉比对、人脸聚类等场景的识别精度,并将此类技术应用于拍拍贷的风险监控、反欺诈等业务,并发挥了重要作用。

    轻松上手UAI-Train,拍拍贷人脸识别算法优化效率提升85.7% | U刻

    图:人脸识别业务场景

    面临的问题

    算法人员在优化人脸识别算法的过程中发现使用 单台GPU机器迭代一次算法需要一周左右 的时间,效率过低影响研发进度,但是采购更多的GPU机器来探索不同算法会导致资源成本线性增长;此外由于算法调优工作涉及诸多研究内容,例如算法效果分析、新算法调研、开发等,实际的资源使用率不高。

    接触UAI-Train

    在一次线下技术交流活动中,拍拍贷技术人员了解到UCloud提供一种面向人工智能算法训练的UAI-Train平台,并支持GPU资源的按需租售服务,同时该平台上还可执行多机多卡的分布式训练任务。

    为了提升模型训练的效率,充分高效地利用更多的新数据来进一步提高其准确率,拍拍贷抉择后选择尝试UAI-Train平台。UCloud AI团队在GitHub上发布了适配UAI-Train平台的Insightface开发案例,用于协助拍拍贷的算法工程师很方便地将单机的人脸识别算法转化成支持分布式训练的人脸识别算法,并成功在UAI-Train平台上进行算法的快速优化。

    Insightface是GitHub上一个基于MXNet框架的开源人脸识别项目(https://github.com/deepinsight/insightface)。UCloud基于insightface开发了一整套能支持分布式训练的人脸识别训练和在线推理的案例代码,并发布在GitHub上(https://github.com/ucloud/uai-sdk/tree/master/examples/mxnet/insightface),其中包括基于MXNet框架的代码及开发案例。拍拍贷的工程师基于该案例,结合自身人脸识别算法的实现和数据, 一周时间内就完成了开发和调试 ,并顺利在UAI-Train平台上逐步展开人脸识别算法的训练迭代工作。

    轻松上手UAI-Train,拍拍贷人脸识别算法优化效率提升85.7% | U刻

    图:人脸识别算法接入过程

    在多次算法优化迭代尝试后,拍拍贷通过利用高维向量表征人脸,余弦距离表达相似度,最终在开源测试集准确率表现为: lfw 99.8%, cfp_fp 97%, agedb_30 98.2% ,实际业务应用中的准确率高达 99% 以上,进一步提升了风险监管、反欺诈等业务的效率。

    后续拍拍贷和UCloud计划在更多算法场景和应用场景展开深入合作,更好地服务于金融领域客户。

    对人工智能更多应用场景和解决方案感兴趣的,欢迎扫描下方二维码进群交流。

    轻松上手UAI-Train,拍拍贷人脸识别算法优化效率提升85.7% | U刻

    TIC 2019报名火热进行中,欢迎扫描下方二维码或点击阅读原文加入我们,共同探讨企业上云的更多落地案例!

    轻松上手UAI-Train,拍拍贷人脸识别算法优化效率提升85.7% | U刻

    Post Views: 12

    *本平台所发布文章信息,版权归UCloud所有,如需转载请注明出处!


以上所述就是小编给大家介绍的《轻松上手UAI-Train,拍拍贷人脸识别算法优化效率提升85.7% | U刻》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!

查看所有标签

猜你喜欢:

本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们

编程珠玑

编程珠玑

Jon Bentley / 人民邮电出版社 / 2006-11 / 28.0

《编程珠玑》第一版是我早期职业生涯中阅读过的对我影响较大的书籍之一,在书中首次接触到的很多观点都让我长期受益。作者在这一版本中做了重要更新,新增加的很多例子让我耳目一新。——Steve McConnell,《代码大全》作者  如果让程序员列举出他们喜欢的书籍,Jon Bentley的《编程珠玑》一定可以归于经典之列。如同精美的珍珠出自饱受沙砾折磨的牡蛎,程序员们的精彩设计也来源泉于曾经折磨他们的实......一起来看看 《编程珠玑》 这本书的介绍吧!

JS 压缩/解压工具
JS 压缩/解压工具

在线压缩/解压 JS 代码

JSON 在线解析
JSON 在线解析

在线 JSON 格式化工具

正则表达式在线测试
正则表达式在线测试

正则表达式在线测试