人工智慧資料流中 Golang 的應用實踐
薛磊：Momenta資深研發工程師，前Sun中國工程研究院工程師，專注於分散式系統、儲存系統、容器等技術，目前從事深度學習訓練平臺的基礎架構研發。熱愛開源和分享，目前是Kubeflow member及多個開源專案contributor。
前言
目前人工智慧非常火，大家所熟知的人臉識別、智慧安防、自動駕駛等領域都在應用人工智慧技術。但在自動駕駛這個行業中我們能用Go語言做什麼事情？今天分享的主要是人工智慧資料流的流轉方式，也是Golang在Momenta大資料平臺當中的應用。
Momenta 大資料平臺
Momenta的目標是打造自動駕駛大腦，基於深度學習和海量資料，Momenta已經形成服務多個場景的自動駕駛解決方案，解決了逆光、橋、隧道、雨天、夜間、匝道等複雜道路場景。
在實現自動駕駛的過程中，深度學習的演算法在訓練模型時得有基礎資料作支撐，需要大量的影象資料。藉助團隊極強的研究能力與工程能力，Momenta已經建立起大資料平臺、大計算平臺、大測試平臺三大基礎平臺，從而實現大資料與AI演算法的反饋閉環——以強大的計算資源處理豐富的海量資料，得到更精準、更可靠的演算法模型。
其中，大資料平臺能夠完美處理自動駕駛領域的資料流，具體而言，便是處理收集資料、篩選資料、資料標註、訓練模型、模型測試、封裝釋出的整個過程。
人工智慧資料流
資料篩選
上圖是車輛識別的一個典型，富有中國特色和北京特色——電動車，Momenta目前對電動車、自行車、人力三輪車、三輪電動車等，都能進行識別，並且達到很高的準確度。在人工智慧資料流中，資料篩選這一步驟主要有以下作用：
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降低成本：無需重複標註已經可以很好識別的素材，降低標註成本，模型執行結果可用於輔助標註；
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提高模型訓練效率：去除無效素材，提取包含識別目標的素材，提高訓練效率；
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提高模型訓練邊際效用：通過對極端情況（corner case）的資料進行鍼對性訓練，可以有效的提高模型效能。
資料標註
經過篩選之後，會有部分圖片需要人工標註。基於極強的工程能力，Momenta開發了線上遠端眾包資料標註系統，實習視覺化操作，即便標註人員不懂程式碼也能遠端完成各類標註任務。資料標註的作用主要是提高模型訓練精度， 獲得更多標註圖片，提取包含識別目標的素材，提高訓練精度。
模型訓練
上圖是模型訓練的流程圖，其中，在資料匯入、模型訓練和模型驗證Momenta都做出了極大的創新。
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資料匯入：支援多種資料型別，支援多批次資料合併，支援多種組合規則；
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模型訓練：多機多卡併發訓練，共享式叢集、支援多人多工同時進行，支援多種主流訓練框架，所有任務由 Kubernetes 自動排程完成；
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模型驗證：訓練所得模型自動在驗證集上進行驗證，通過驗證的模型將進入模型倉庫供後續流程使用。
與傳統方式相比，Momenta採用的共享叢集排程讓使用者（內部的演算法研發人員）可以編寫任務描述和訓練指令碼，而管理員通過網頁介面進行叢集管理和工作排程。極大地節省人工成本，提高資源利用率，實現集中性管理，提高安全性。
Golang 在人工智慧資料流中的應用
Golang在人工智慧資料流中主要應用在篩選系統、標註系統和訓練系統。
篩選 系統
Momenta每天可能需要處理幾千萬張圖片，資料量巨大，如果逐一進行標註將給儲存帶來很大的挑戰。解決這個問題的方法就是篩選系統，通過篩選系統，我們將大的資料集拆分為小的單元，每個單元中包含小的任務，而每個單元對應一個 GPU，使用 GPU進行智慧篩選。最終只有約10%的圖片時需要進行標註的，大大減少了資料標註的成本。
標註系統
Momenta為內部演算法研發人員服務的標註系統，可以實現使用者管理、任務分發、計費、結算和自動稽核。自動稽核是比較特殊的，在一般場景和服務中用得比較少，自動稽核是指用Momenta的模型來證實使用者（在平臺上兼職標註的人員）的標註結果是否符合需求或預期，主要是應付較大的使用者訪問，特別是節假日的時候。（節假日期間平臺的使用者比較閒，會希望在平臺上賺點零花錢。）
訓練系統
訓練系統是基於K8S搭建使用的，能夠實現自己的排程。K8S作為容器的排程平臺，預設是排程一個pod在不同的機器上面執行的，但是做多機訓練可能需要同時使用多個Pod，每個機器上面一個Pod。這樣就需要相應的管理以及生命週期的維護，我們這套系統是基於K8S做的開發，承擔這樣的工作。
機器學習場景下Golang的發展
如果此前沒有接觸過機器學習？如何能夠加入人工智慧的浪潮中，學習並進入機器學習領域呢？ Go Notebooks、Caffe和Caffe2，TensorFlow-Go幾個工具都是很好的工具。接下來將演示如何用TensorFlow的Golang binding做一個簡單工具。
基於已有模型（他人訓練的模型），對圖片進行載入，隨後可輸出帶有標記框的圖片，也是模型識別的效果。
所用的程式碼參考如下： 
建議可嘗試用 自己的模型或是TensorFlow官方模型形成小的應用，例如人臉識別。但官方公佈的模型精度都不高，原因是資料集較小，Momenta擁有的大資料平臺能有效降低人工標註的成本，但大資料的訓練往往涉及到多機訓練。多機訓練已經經歷了三個重要時期，我們定義為：史前時代、石器時代和現代文明。
史前時代 
多機訓練最原始的階段是直接登入到某幾臺機器，安裝各類訓練框架、驅動和網路配置等，在每臺機器上跑訓練任務，很難進行優化。容器出現後，可被用來避免某些重複的配置，讓多機訓練進入了下一個時代——石器時代。
石器時代
藉助D ocker 將智慧框架進行封裝，在每臺機器上面執行命令。
現代文明
在現代文明階段，所有排程和管理工作都通過容器進行，可以同時管理幾百臺機器。能夠進入這個階段主要是靠眾多開源社群的努力和合作，比如 TensorFlow和Kubernetes的強強聯合便誕生了Kubeflow。
KubeFlow其實是一些工具的整合或是一些框架，它有官方的自定義資源以及Caffe2的資源。通過KubeFlow，使用者只需要敲幾行命令便可進行多機的訓練，也可以實現簡單的模型訓練。