人工智能开源平台的使用方式
人工智能开源平台是指可以免费获取、使用、修改和共享的人工智能软件平台。它们提供了一些标准化的工具和算法，可以用于机器学习、深度学习、自然语言处理等任务。以下是一些常见的人工智能开源平台和它们的使用方式：
TensorFlow：由Google开发的深度学习框架，支持多种编程语言，包括Python、C++、Java和Go。可以通过TensorFlow官方网站下载和安装，并且提供了丰富的文档和示例代码，供用户参考和学习。
PyTorch：由Facebook开发的深度学习框架，使用Python作为主要编程语言。可以通过PyTorch官方网站下载和安装，也提供了详细的文档和示例代码。
Keras：一个高级神经网络API，可以运行在TensorFlow、Theano和MicrosoftCognitiveToolkit等多个深度学习框架上。可以通过Keras官方网站下载和安装，也提供了详细的文档和示例代码。
Scikit-learn：一个用于机器学习的Python库，提供了多种监督和无监督学习算法，包括分类、回归、聚类、降维等。可以通过Scikit-learn官方网站下载和安装，也提供了详细的文档和示例代码。
NLTK：一个用于自然语言处理的Python库，包括数据集、预处理工具、语言模型等多种功能。可以通过NLTK官方网站下载和安装，也提供了详细的文档和示例代码。
在使用这些人工智能开源平台时，需要先了解它们的基本概念和使用方法，然后根据具体的需求选择合适的算法和工具。通常可以通过官方文档、示例代码和社区论坛等途径来学习和解决问题。同时，为了提高开发效率和代码质量，建议使用版本控制工具和测试框架等辅助工具。
Dubhe: 之江天枢人工智能开源平台是由之江实验室牵头，联合国内顶尖科研力量共同打造的国产化自主可控的人工智能开源平台。平台面向人工智能研究中的数据处理、算法开发、模型训练、算力管理和推理应用等各个流程的技术难点，研发了包括一站式算法开发平台、高性能分布式深度学习框架、先进算法模型库、视觉模型炼知平台、数据可视化分析平台等一系列平台及工具，在模型高效分布式训练、数据处理和可视分析、模型炼知和轻量化等技术上形成
之江天枢人工智能开源平台之江天枢人工智能开源平台是由之江实验室牵头，联合国内顶尖科研力量共同打造的国产化自主可控的人工智能开源平台。平台面向人工智能研究中的数据处理、算法开发、模型训练、算力管理和推理应用等各个流程的技术难点，研发了包括一站式算法开发平台、高性能分布式深度学习框架、先进算法模型库、视觉模型炼知平台、数据可视化分析平台等一系列平台及工具，在模型高效分布式训练、数据处理和可视分析、模型炼知和轻量化等技术上形成独特优势，目前已在产学研等各领域近千家单位及个人提供AI应用赋能。
平台优势一站式开发：为用户提供一站式深度学习开发功能，通过智能数据处理、便利的模型开发和模型训练，打通深度学习全链路；
集成先进算法：除了囊括常规AI算法外，之江天枢还集成了多领域的独家算法，提供业界领先性能。
灵活易用：除了一站式深度学习开发平台，亦提供可视化和动静结合编码方式，调试灵活，小白亦可快速上手。
性能优越：集成自主研发的分布式训练平台，提供高性能的分布式计算体验，节省训练成本和训练时间。
页面预览目录结构├──dubhe_data_process数据处理服务├──dubhe-server后端服务├──dubhe-visual-server可视化服务├──webapp前端服务├──dataset-util数据集上传脚本服务├──distribute-train-operator分布式训练OP服务├──tianshu_serving天枢serving服务├──model_compress模型压缩服务├──model_measuring模型度量服务├──model-converter模型转换服务技术架构反馈问题在线社区钉钉交流群许可证书本项目的发布受Apache2.0license许可认证。
上海人工智能实验室发布开源平台体系OpenXLab
开源是推动人工智能技术进步的重要力量。7月8日，上海人工智能实验室在2021世界人工智能大会的开幕式和科学前沿全体会议上发布其开源平台体系OpenXLab，首发阵容包括两大开源平台：新一代OpenMMLab以及全新发布的OpenDILab。
作为深度学习时代计算机视觉领域最具影响力的开源算法平台,OpenMMLab升级后将涵盖更广泛的算法领域和应用场景，实现从训练到部署的全链条价值。首次亮相的OpenDILab则是国际上首个覆盖学术和工业广泛需求的决策智能平台，将有力地推动人工智能从感知识别到认知决策的跃迁。
“开源在计算机科技数十年的发展历程中一直发挥着关键的作用。”上海人工智能实验室教授林达华认为，“当下，我们正在经历人工智能革命的新浪潮。OpenXLab开源平台体系将助力人工智能技术实现更大进步，支持人工智能产业更快速发展。”
上海人工智能实验室科学技术发展部部长乔宇表示，“我们将和研究者、开发者以及使用者一道，共同构建繁荣的人工智能开源生态。”
OpenMMLab：深度学习时代最受欢迎的视觉算法框架
在2020年发布升级计划以来，OpenMMLab实现了一系列重大进展。
首先是对开源社区内容进行全面升级。在一年的时间内，OpenMMLab发布了四个全新的代码库——MMGeneration、MMOCR、MMTracking和MIM。
其中，MMGeneration是一个强大的生成模型工具箱，典型的算法为生成对抗网络（GAN），基于MMGeneration可实现诸多有趣的应用，如图片与视频的合成等。
MMOCR支持多种用于文本检测、文本识别以及关键信息提取的业内先进模型，以及多语言及数字、符号识别和用户订制化训练各种语言的算法模型。
MMTracking是业内首个开源、统一的视频感知工具箱，可进行视频对象检测、单对象跟踪和多对象跟踪，其中的算法已被广泛用于车辆检测跟踪等AI落地应用场景。
MIM则是OpenMMLab系列算法库的统一命令行工具，为启动和安装OpenMMLab项目及其扩展，以及模型库管理提供了统一的界面。
其次，OpenMMLab发布了超过100个升级版本。不断提升算法库的代码质量、易用性和可读性，持续增加新的学术前沿算法，支持的算法数从100+增加到160+，模型数从600+增加到1300+。并且初步支持算法模型部署，影响力已扩展到行业应用领域。
除了持续发布更新硬核内容外，OpenMMLa还积极推动社区建设，目前已成为深度学习时代最受欢迎的计算机视觉算法框架。目前OpenMMLab在GitHub上拥有37000+stars，10000+forks，有超过600名社区开发者参与项目开发，与去年同期相比增长超过100%，用户和开发者的遍及全球超过100个国家和地区。众多全球顶尖高校、研究院所和企业机构使用OpenMMLab进行算法研究开发，两年内支持了超过500篇论文的发表。
OpenDILab：引领AI迈向高阶决策智能
决策智能是国家新一代人工智能的重要发展方向，而开放开源是发展的基本原则之一。
针对决策AI的技术难题以及产学研协同创新过程中的诸多痛点，上海人工智能实验室此次发布的革命性的决策AI平台OpenDILab，首次将产业应用中对于训练系统、环境接口、算法设计的需求与学术界进行了有效连接，底层依托创新的DI-engine实现了多种决策AI问题的标准化，中层提供全面丰富的决策类AI基础算法集，顶层集成多种工业级生态应用，自下而上打通决策AI研究与产业需求的闭环。
全新的OpenDILab将涵盖应用层、算法层、训练层、支持层四大模块，充分拓宽决策AI技术在学术研究和工业实践中的深度和广度。其中，应用层将提供多种决策场景和大量性能优异的算子，助力AI做出最优决策；算法层则提供多种常用模块化组件，支持用户多维度的扩展和定制，完成决策AI算法的大统一；训练层内置了多种类型的执行计算图，可为小到学术研究，大到工业级应用的多种规模问题提供支持；支持层能够支持异构计算和决策AI算法的结合，并在资源调度方面可依据算法和资源，动态管理整个训练过程，提供异常自动化维护等多种微服务。
依托OpenDILab，基于丰富的决策AI算法，构建一个到手即用的工业应用生态成为可能，这将降低开发人员复现算法的难度，提高学术研究效率，加快学术成果的转化速度，从而减少产业界的研发成本和重复投入。
秉承这一理念，OpenDILab提供的决策类AI基础算法集DI-zoo将通过全面、高效的算法库，为研究者提供收敛快、上限高的算法实现，同时集成的DI-star、DI-drive等面向策略游戏、自动驾驶等领域的多种工业级生态应用，更将进一步帮助各行各业在决策AI的驱动下，实现关键的技术和应用突破。
上海人工智能实验室是人工智能领域的新型研发机构，2020年7月在世界人工智能大会（WAIC）正式揭牌。实验室开展战略性、原创性、前瞻性的科学研究与技术攻关，突破人工智能的重要基础理论和关键核心技术，打造“突破型、引领型、平台型”一体化的大型综合性研究基地，支撑我国人工智能产业实现跨越式发展，目标建成国际一流的人工智能实验室。