案例背景
地震數據采集 AI 模型開(kāi)發(fā)框架平臺基于云原生技術(shù)框架，開(kāi)發(fā)“地震數據采集 AI 模型開(kāi)發(fā)框架平臺”，構建物探采集業(yè)務(wù)的 AI 開(kāi)發(fā)框架，提供包含數據管理-模型開(kāi)發(fā)-模型庫-發(fā)布共享功能的模型開(kāi)發(fā)、訓練、部署、執行一體化全流程管理。從而達到提升地震物探采集 AI 模型與采集專(zhuān)業(yè)軟件開(kāi)發(fā)效率及前后端協(xié)同作業(yè)能力的目標。
地震數據采集 AI 模型開(kāi)發(fā)框架平臺在計算資源和基礎服務(wù)統籌云化管理的基礎上，提供包含數據管理-模型開(kāi)發(fā)-模型庫-發(fā)布共享功能的模型開(kāi)發(fā)、訓練、部署、執行一體化全流程管理。平臺將支持Tensor flow、PyTorch、百度飛漿等主流AI框架，預置Unet、PSPNet、Unet++、Transformer、DeepLabv3、ResNet、圖像金字塔等算法。
問(wèn)題與挑戰
GPU和CPU等資源分配的不均衡，或者規劃的不合理，往往會(huì )導致高優(yōu)任務(wù)無(wú)法高效的運行。
資源碎片較多，導致在集群有空余資源的情況下，某些任務(wù)依舊無(wú)法運行。
樣本數據隨意存儲，不使用的數據不能集中銷(xiāo)毀，可用數據無(wú)版本管理措施，數據共享無(wú)追溯能力。
機器學(xué)習涉及業(yè)務(wù)、數據、算法等多團隊，團隊間缺乏相同的技術(shù)和業(yè)務(wù)背景知識作為協(xié)作基礎，從而帶來(lái)溝通屏障。
方案
