剛剛，中國(guó)AI獨(dú)角獸曠視宣布開源其深度學(xué)習(xí)框架曠視天元（MegEngine），力圖為中國(guó)AI應(yīng)用打造一個(gè)新基石。6年前3名實(shí)習(xí)生從第一行代碼寫起，艱難創(chuàng)業(yè)中在全球AI競(jìng)賽斬獲27項(xiàng)冠軍，今日天元開源，敢與TensorFlow等全球主流深度學(xué)習(xí)框架爭(zhēng)雄。這個(gè)絕密武器又解決了開發(fā)者哪些痛點(diǎn)？

剛剛，中國(guó)AI領(lǐng)軍企業(yè)曠視舉辦了一場(chǎng)令業(yè)界震撼的線上發(fā)布會(huì)，向全球開發(fā)者開源其AI生產(chǎn)力平臺(tái)Brain++的核心組件——天元（MegEngine） 。天元也成為首個(gè)由中國(guó)AI公司研發(fā)的國(guó)產(chǎn)深度學(xué)習(xí)框架。

天元項(xiàng)目負(fù)責(zé)人兼曠視研究院高級(jí)技術(shù)總監(jiān)田忠博指出，這次開源的天元是一套訓(xùn)練推理一體化、動(dòng)靜態(tài)合一的工業(yè)級(jí)深度學(xué)習(xí)框架，采用訓(xùn)練與推理在同一個(gè)框架、同一個(gè)體系內(nèi)完整支持的設(shè)計(jì)，讓開發(fā)者真正體驗(yàn)到“訓(xùn)得好”、“訓(xùn)得動(dòng)”、“訓(xùn)得快”。

過(guò)去幾年，曠視在研發(fā)過(guò)程中遇到了很多痛點(diǎn)，這些痛點(diǎn)也是行業(yè)共通的痛點(diǎn)，而這些痛點(diǎn)天元都可以解決。

曠視天元架構(gòu)上具體分為計(jì)算接口、圖表示、優(yōu)化與編譯、運(yùn)行時(shí)管理和計(jì)算內(nèi)核五層。在頂層的計(jì)算接口上，天元配置了C++和Python接口，解決框架學(xué)習(xí)接口各異，模型難以復(fù)現(xiàn)的問(wèn)題；在圖表示層，天元內(nèi)置動(dòng)靜態(tài)轉(zhuǎn)換功能，支持開發(fā)者混合使用動(dòng)態(tài)圖和靜態(tài)圖模式進(jìn)行編程。

曠視為MegEngine起中文名字的時(shí)候有過(guò)很多思考。田忠博介紹：最后選定的“天元”有很多的寓意，首先”天元“在圍棋中，是棋盤的正中心，一方面我們希望用這種方式，來(lái)表達(dá)出MegEngine不僅是曠視技術(shù)戰(zhàn)略大圖的最核心的“布局”，也是說(shuō)明深度學(xué)習(xí)框架這樣的AI底層基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)整個(gè)人工智能產(chǎn)業(yè)來(lái)說(shuō)都是非常關(guān)鍵而重要的點(diǎn)；其次，在古代數(shù)學(xué)的概念中，”天元“代表一元方程式，是復(fù)雜方程的基礎(chǔ)；而在古代天文學(xué)中，“天元”的地位與“太一”一樣指代北極星，是萬(wàn)物本源和開始。總之，將MegEngine命名為”天元“是希望這個(gè)系統(tǒng)真正成為大家共同的基石，成為AI系統(tǒng)中重要的組成部分，能夠促進(jìn)各個(gè)領(lǐng)域能夠更好的應(yīng)用和落地AI。

本著“深度學(xué)習(xí)、簡(jiǎn)單開發(fā)”的理念，天元有四大優(yōu)勢(shì)：

1. 訓(xùn)練推理一體化

曠視天元既可支持研究員進(jìn)行算法訓(xùn)練，同時(shí)訓(xùn)練得到的模型和產(chǎn)物是可以直接進(jìn)行用于產(chǎn)品的推理、封裝。省去模型轉(zhuǎn)換不僅極大簡(jiǎn)化算法開發(fā)流程，更實(shí)現(xiàn)了速度和精度的無(wú)損遷移，即使是模型的跨設(shè)備部署，天元依然能夠做到精度的對(duì)齊。在部署時(shí)，天元還可以幫助開發(fā)者自動(dòng)刪除冗余代碼，實(shí)現(xiàn)模型自動(dòng)優(yōu)化。

2. 動(dòng)靜合一

靜態(tài)圖性能高、占用資源少且易于部署；動(dòng)態(tài)圖簡(jiǎn)單靈活、方便調(diào)試且易于上手。曠視天元整合了動(dòng)態(tài)圖與靜態(tài)圖各自的優(yōu)勢(shì)，在充分利用動(dòng)態(tài)圖模型訓(xùn)練優(yōu)勢(shì)時(shí)，通過(guò)動(dòng)靜態(tài)一鍵轉(zhuǎn)換功能，以靜態(tài)圖的形式完成生產(chǎn)和部署；此外，天元還支持動(dòng)靜態(tài)的混合編程，靈活性更強(qiáng)。

3. 兼容并包

曠視天元具備Pythonic的API，這對(duì)習(xí)慣用Python進(jìn)行傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的開發(fā)者來(lái)說(shuō)非常友好，學(xué)習(xí)成本更低、易于上手，同時(shí)天元還支持PyTorch Module功能，可以直接導(dǎo)入模型，遷移成本低且極大方便模型復(fù)現(xiàn)；天元內(nèi)置高性能計(jì)算機(jī)視覺(jué)算子和算法，可為計(jì)算機(jī)視覺(jué)相關(guān)模型訓(xùn)練和應(yīng)用實(shí)現(xiàn)深度優(yōu)化。

4. 靈活高效

曠視天元具備很強(qiáng)的多平臺(tái)多設(shè)備適應(yīng)能力，可通過(guò)類似匯編和指令重排等技術(shù)，使得天元內(nèi)置算子能夠在推理或生產(chǎn)環(huán)境中充分利用多核優(yōu)勢(shì)，靈活調(diào)用設(shè)備的計(jì)算力，尤其適用于大模型算法訓(xùn)練。

孫劍：曠視1400+名研發(fā)人員全員使用，天元就像我們的孩子

曠視首席科學(xué)家、研究院院長(zhǎng)孫劍介紹了如何使用曠視天元做更好的研究。

曠視有1400多名研發(fā)人員，全員使用曠視天元引擎，在上百個(gè)產(chǎn)品、幾十種計(jì)算平臺(tái)上用。孫劍親切的將天元比做他們的“孩子”，并介紹了這個(gè)“孩子”的三大特色優(yōu)點(diǎn)：

優(yōu)點(diǎn)一，框架與算法的協(xié)同。當(dāng)前計(jì)算平臺(tái)差異非常大，很難只設(shè)計(jì)一種網(wǎng)絡(luò)，能夠滿足所有的需求。曠視以天元框架成為中間橋梁，根據(jù)不同設(shè)備的計(jì)算特性，協(xié)同設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和框架算子，從而獲得最好的性能。而ShuffleNet就是協(xié)同設(shè)計(jì)的成果，最近幾年的在端上運(yùn)行非常高效的一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)，效果優(yōu)異。

優(yōu)點(diǎn)二，高效訓(xùn)練系統(tǒng)。在COCO物體檢測(cè)和識(shí)別挑戰(zhàn)賽上，曠視取得了2017年、2018年、2019三連冠的佳績(jī)。其中一個(gè)非常關(guān)鍵的優(yōu)勢(shì)，就是曠視天元這樣一個(gè)訓(xùn)得快的系統(tǒng)。從第一次從框架上引入Synced BN技術(shù)，它能支持非常大的Mini-Batch訓(xùn)練，以至于曠視可以非常高速的訓(xùn)練一個(gè)系統(tǒng)。

優(yōu)點(diǎn)三，大規(guī)模能力。孫劍表示這與曠視數(shù)據(jù)大規(guī)模有關(guān)，并發(fā)布了最新版的Objects365V2版本。這是世界上最大或者更大的物體檢測(cè)數(shù)據(jù)集，這個(gè)數(shù)據(jù)集有365種常見(jiàn)物體，超過(guò)200萬(wàn)張圖象，超過(guò)2800萬(wàn)個(gè)人工標(biāo)志的框。

來(lái)自AI業(yè)務(wù)的深度學(xué)習(xí)框架

從2012年到2013年， AlexNet寫了一套東西，那時(shí)候也不叫框架，而是一套軟件，可以在擴(kuò)大的NV的GPU上跑。后來(lái)賈揚(yáng)清博士在伯克利做了一套Caffe的開源系統(tǒng)，這個(gè)系統(tǒng)成為第一代廣泛使用的深度學(xué)習(xí)框架。

MegEngine算是第二代深度學(xué)習(xí)框架的訓(xùn)練演進(jìn)，是基于計(jì)算圖理念開發(fā)的。這種方式非常靈活，讓很多的計(jì)算求導(dǎo)完全自動(dòng)，使整個(gè)編程容易很多。

2014年曠視基本完成了MegEngine的開發(fā)，也借鑒了之前的開源軟件。直到2015年TensorFlow宣布開源，才發(fā)現(xiàn)大家殊途同歸，都是基于計(jì)算圖的方式來(lái)做。但當(dāng)時(shí)TensorFlow剛發(fā)出來(lái)的開源軟件很不完善，曠視內(nèi)部也和它做了比較，發(fā)現(xiàn)自己做的好處更大，所以就一版一版堅(jiān)持做下來(lái)了。到現(xiàn)在，曠視內(nèi)部的版本已經(jīng)迭代到8.0了。曠視的框架結(jié)合了很多在實(shí)際應(yīng)用時(shí)的深度學(xué)習(xí)、人工智能落地的問(wèn)題。從實(shí)際問(wèn)題出發(fā)，也是曠視做這個(gè)框架的初衷。

與Google、Facebook這些大平臺(tái)公司開發(fā)的深度學(xué)習(xí)框架不同，曠視是一家100%的AI公司，曠視的深度學(xué)習(xí)框架是生長(zhǎng)在自身的核心業(yè)務(wù)上的，所以AI公司的深度學(xué)習(xí)框架和平臺(tái)公司的深度學(xué)習(xí)框架，在考慮的點(diǎn)、方位、方向上都是不同的。曠視希望從這個(gè)方向能夠?qū)I特定化的方向給開發(fā)者提供實(shí)用的平臺(tái)和便利工具。

目前主流框架的開源時(shí)間、開發(fā)主體和框架特性

除了曠視新開源的天元，當(dāng)前全世界主流深度學(xué)習(xí)框架包括蒙特利爾理工學(xué)院2007年推出的Theano、加州大學(xué)伯克利2013年推出的Caffe、谷歌大腦2015年開源TensorFlow、谷歌的人工智能研究員Franois Chollet 2015年推出的Keras、Amazon 2015年底開源的MXNet、Facebook 2016年開源的PyTorch、微軟2016年開源的CNTK、百度2016年開源的飛槳等。

其中，TensorFlow和PyTorch是兩個(gè)極端，PyTorch采取動(dòng)態(tài)圖靈活方便好調(diào)試適合學(xué)術(shù)科研，而TensorFlow采用靜態(tài)圖利于部署，更適合工業(yè)界使用，曠視希望能夠?yàn)殚_發(fā)者找到一個(gè)又要好調(diào)試，又要好部署的方案。

這次曠視天元開源，可以說(shuō)為國(guó)產(chǎn)深度學(xué)習(xí)框架打了一針強(qiáng)心劑。相比市面主流深度學(xué)習(xí)框架，曠視天元上手更快，學(xué)習(xí)成本和遷移成本都更低。作為一家將AI成功落地的企業(yè)，實(shí)踐是曠視最寶貴的經(jīng)驗(yàn)。相比已經(jīng)實(shí)現(xiàn)開源的框架，曠視開源框架最大的差異性，就是曠視是唯一一家AI本業(yè)的企業(yè)，曠視本身就是做AI Solution的，曠視的框架最能從AI實(shí)踐解決方案出發(fā)。

天元是怎么誕生的？

眾所周知，曠視是中國(guó)領(lǐng)軍的AI企業(yè)之一。近年來(lái)橫掃全球各大CV競(jìng)賽，獲得27 項(xiàng)全球 AI 競(jìng)賽冠軍。曠視數(shù)據(jù)、算法和算力三個(gè)核心組件都集成在Brain++體系里。作為一套伴隨曠視自身6年AI產(chǎn)業(yè)實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)的框架，天元不僅能夠在AI競(jìng)賽擂臺(tái)賽為曠視打怪升級(jí)加Buff，更撐起了曠視工程化、產(chǎn)品化的半邊天。2020年，疫情當(dāng)前，曠視為何突然選擇把鎮(zhèn)宅之寶公開，把絕密武器分享給業(yè)界呢？這還要從天元的起源說(shuō)起。

天元誕生——清華宿舍里研發(fā)人臉?biāo)惴ǎ?名實(shí)習(xí)生寫下框架第一行代碼

曠視成立于2011年，由三位清華“姚班”學(xué)霸創(chuàng)立。早期，曠視使用傳統(tǒng)論文方法進(jìn)行算法研發(fā)。2013 年中深度學(xué)習(xí)剛剛興起，曠視研究院開始嘗試使用深度學(xué)習(xí)檢測(cè)器，清華宿舍中一名實(shí)習(xí)生埋首兩周，研發(fā)出一套人臉識(shí)別檢測(cè)算法，即便在暗光條件下也能精準(zhǔn)檢測(cè)人臉，前所未有的算法性能技驚四座，于是曠視正式走上了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN）解一切的道路。

當(dāng)時(shí)曠視條件艱苦，服務(wù)器、主板、顯卡等設(shè)備都需要人肉從美國(guó)一件件背回，第一臺(tái)用來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器，是手拼組裝而成的4卡游戲臺(tái)式機(jī)。起初，曠視用Theano框架寫模型代碼，訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，跑一次訓(xùn)練要編譯好幾個(gè)小時(shí)，隨著網(wǎng)絡(luò)越訓(xùn)越大，越來(lái)越復(fù)雜，低效耗時(shí)的框架不僅令人崩潰，更限制了曠視中一些頂尖人才的創(chuàng)造力，曠視中的一些大牛開始摩拳擦掌嘗試各種方式，比如在Theano等早期開源框架上簡(jiǎn)單包一層代碼，解決代碼冗長(zhǎng)的問(wèn)題，以期“煉丹工作更快捷一點(diǎn)”，但訓(xùn)練效率仍舊滿足不了曠視發(fā)展需求，一套煉丹程序成不成可能需要3-5周才能得到驗(yàn)證。

2013年底，曠視當(dāng)時(shí)的研發(fā)負(fù)責(zé)人曹志敏提出打造一套能夠打通數(shù)據(jù)、訓(xùn)練和業(yè)務(wù)的自動(dòng)化算法研發(fā)系統(tǒng)Cycle++，不需要投入過(guò)多人力和時(shí)間就可以實(shí)現(xiàn)算法從研發(fā)到應(yīng)用的自循環(huán)體系（曠視Brain++的早期設(shè)想）。于是，2014年初，曠視研究院3名實(shí)習(xí)生（賈開，李百恩，魏銘）第一行代碼寫起，不到半年的時(shí)間，正式誕生了曠視自研的初版深度學(xué)習(xí)框架——MegEngine。接下來(lái)為了追趕曠視發(fā)展的進(jìn)度，研究院不斷與業(yè)務(wù)深入溝通了解一線需求，并復(fù)現(xiàn)業(yè)務(wù)所需神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，又用了半年時(shí)間，在2015年年中完成了自研框架與曠視內(nèi)部所有業(yè)務(wù)的接軌，曠視業(yè)務(wù)線上的模型全部換成了自研框架訓(xùn)練出來(lái)的版本。

2015年11月9日，Google正式發(fā)布并開源TensorFlow。而曠視研究院的幾名實(shí)習(xí)生坐不住了，因?yàn)樗麄凅@奇地發(fā)現(xiàn)，TensorFlow接口、理念等設(shè)計(jì)思路上竟驚奇地一致。TensorFlow的開源給曠視的自研框架造成了一個(gè)巨大的沖擊，那就是留存問(wèn)題。既然大廠都開源了，曠視是否仍然有必要堅(jiān)持做自己的框架？對(duì)此曠視內(nèi)部分成了兩派并進(jìn)行了一場(chǎng)曠日持久的大討論，最終決定通過(guò)科學(xué)的方式來(lái)進(jìn)行決策，經(jīng)過(guò)一次大規(guī)模評(píng)測(cè)，曠視研究員發(fā)現(xiàn)剛剛開源的TensorFlow性能并不理想，竟比曠視自研框架要慢10倍。這個(gè)結(jié)果讓曠視更加堅(jiān)定地走上自研道路。

27 項(xiàng)全球 AI 競(jìng)賽冠軍背后，曠視絕密武器是“三位一體”Brain++

隨著曠視業(yè)務(wù)的加速擴(kuò)張，曠視自研框架在業(yè)務(wù)實(shí)踐中的優(yōu)勢(shì)已經(jīng)凸顯，算法訓(xùn)練周期從兩三周縮減至3-5天。彼時(shí)TensorFlow還沒(méi)有解決多卡擴(kuò)展性問(wèn)題，一張卡和八張卡的計(jì)算效率沒(méi)有太大差別。但曠視的自研框架效率已經(jīng)接近線性的加速比，于是開始瘋狂購(gòu)入八卡機(jī)。當(dāng)時(shí)曠視環(huán)境艱苦，炎夏時(shí)節(jié)框架研發(fā)小組為了保障服務(wù)器能夠穩(wěn)定運(yùn)行，甚至請(qǐng)制冰公司每天放置冰塊進(jìn)行物理降溫，但高速運(yùn)行的服務(wù)器太過(guò)于吃電，仍被大廈物業(yè)視為“定時(shí)炸彈”而反復(fù)警告。

曠視從研發(fā)到業(yè)務(wù)全面向自有深度學(xué)習(xí)框架和自有計(jì)算集群的遷移，標(biāo)志著曠視數(shù)據(jù)、算法和算力三個(gè)核心組件正式完成“大一統(tǒng)”，自此曠視AI生產(chǎn)力平臺(tái)Brain++雛形初現(xiàn)。

2017-2019年間，依托曠視Brain++大規(guī)模分布式訓(xùn)練能力，以及業(yè)界領(lǐng)先的分布式計(jì)算技術(shù)訓(xùn)練出的超大規(guī)模深度學(xué)習(xí)模型，曠視累計(jì)斬獲 27 項(xiàng)全球 AI 競(jìng)賽冠軍，并開發(fā)出大量部署于云端、移動(dòng)端、邊緣端全計(jì)算平臺(tái)的先進(jìn)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，為個(gè)人物聯(lián)網(wǎng)、城市物聯(lián)網(wǎng)、供應(yīng)鏈物聯(lián)網(wǎng)三大垂直場(chǎng)景賦能提供強(qiáng)有力的支撐。

為了推動(dòng)AI技術(shù)加速落地，讓更多的開發(fā)者和企業(yè)用戶使用 AI “源力”，曠視于2019年開始籌備將Brain++最核心的深度學(xué)習(xí)框架開源，并為 MegEngine 起了一個(gè)中文名字——天元。這期間框架研發(fā)團(tuán)隊(duì)可以說(shuō)是經(jīng)歷了一場(chǎng)浴火重生，需要把原來(lái)封裝好的代碼分解再重組，以適應(yīng)廣大開源用戶的使用體驗(yàn)。

授人以魚不如授人以漁。曠視開源深度學(xué)習(xí)框架的原因很簡(jiǎn)單，就是希望把自己用著好的東西拿出來(lái)分享給大家，讓有志于學(xué)習(xí) AI、用 AI 改變世界的開發(fā)者們，可以更加簡(jiǎn)單高效地用 AI 去創(chuàng)造，實(shí)現(xiàn)AI+產(chǎn)業(yè)降本增效釋放生產(chǎn)力，另一方面，框架代碼開源意味著接受群眾檢驗(yàn)的同時(shí)，也能夠激發(fā)出更多的技術(shù)貢獻(xiàn)者讓它變得更好用。目前，為了進(jìn)一步提高研究員在訓(xùn)練上的便捷性，曠視天元（MegEngine）正從傳統(tǒng)的靜態(tài)圖計(jì)算模式向動(dòng)態(tài)的方向轉(zhuǎn)變，未來(lái)隨著天元的開源，Brain++各項(xiàng)能力會(huì)逐步向外開源開放。

深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)單，為普通開發(fā)者打造AI界的“煉丹爐”

曠視認(rèn)為要想解決無(wú)限場(chǎng)景中層出不窮的新問(wèn)題，就需要無(wú)限的算法。而要獲得無(wú)限的算法就要先建設(shè)AI的基礎(chǔ)設(shè)施，在曠視眼中，只有兩樣?xùn)|西能夠被稱為AI基礎(chǔ)設(shè)施：AI芯片和AI底層的平臺(tái)級(jí)產(chǎn)品。

AI芯片大家都很清楚是AI的計(jì)算平臺(tái)，而對(duì)于AI底層的平臺(tái)級(jí)產(chǎn)品，曠視聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO唐文斌給出了一個(gè)具體的定義：AI生產(chǎn)力平臺(tái)。在曠視內(nèi)部，已經(jīng)有了這樣一個(gè)生產(chǎn)力平臺(tái)——Brain++。

Brain++是集數(shù)據(jù)、算法和算力為一體的大平臺(tái)概念，核心能力包括數(shù)據(jù)的處理、清洗和管理能力，算力的共享、調(diào)度和分布式能力，算法的訓(xùn)練、推理及部署能力，可覆蓋從 AI 生產(chǎn)（輸出算法模型）到應(yīng)用（實(shí)現(xiàn)算法工程化封裝）各環(huán)節(jié)。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，Brain++就是曠視為AI打造的一套Visual Studio，是一個(gè)開發(fā)工具集，目的是有效解決 AI 研發(fā)門檻高、成本高和效率低的問(wèn)題，為產(chǎn)學(xué)研各界提供一站式、全流程的人工智能專業(yè)解決方案。曠視在發(fā)布會(huì)中提到，將通過(guò)開源和開放的形式逐步將Brain++的能力與業(yè)界共享。

業(yè)內(nèi)喜歡用“煉丹”來(lái)比喻算法研究，那么數(shù)據(jù)就是金木水火土等各種礦物或自然元素，而框架就是用來(lái)煉丹的爐子，算力就是煉丹爐下的火。元素全不全，爐子好不好，火旺不旺決定了AI開發(fā)者能不能練出一顆的AI的靈丹妙藥。

從曠視的開源發(fā)布會(huì)可以看出，曠視的院里已經(jīng)有了一套設(shè)施完備的煉丹房——Brain++，而今天，他們打算把他們的煉丹爐開源，免費(fèi)給大家使用，至于煉丹的原材料和柴火可以根據(jù)用戶需求合作使用。

開源不意味著完美。曠視研究院高級(jí)技術(shù)總監(jiān)田忠博表示，此次開源所發(fā)布的是天元Alpha版本，并計(jì)劃在6月份的時(shí)候提供第一個(gè)里程碑版本Beta版本，在這個(gè)過(guò)程中曠視號(hào)召更多人能夠?qū)μ煸岢雠u(píng)、給出建議、貢獻(xiàn)code，唐文斌指出：“也許下一代天元并不是由曠視的研發(fā)團(tuán)隊(duì)做出來(lái)的，而是與你一起共創(chuàng)出來(lái)的Beta和正式版本，所以我們也希望跟大家一起來(lái)共建更好的深度學(xué)習(xí)框架?！?/p>

所有深度學(xué)習(xí)框架的存在都是為了方便開發(fā)者，天元站在前人的肩膀上是青出于藍(lán)而勝于藍(lán)，拓展了深度學(xué)習(xí)開源框架的新版圖，也為開發(fā)者們提供了新的選擇。

天元開源地址和交流社區(qū)

那么曠視的這個(gè)煉丹爐究竟好不好用？

發(fā)布會(huì)上，曠視公布了天元在GitHub和OpenI的代碼托管地址，同時(shí)發(fā)布了一個(gè)叫做MegStudio的在線深度學(xué)習(xí)工具和一個(gè)模型中心ModelHub，支持開發(fā)者開箱即用。其中，ModelHub匯聚了全球頂尖算法的一些預(yù)訓(xùn)練的模型，和曠視研究院一些最新的技術(shù)、研發(fā)成果。曠視表示，更多 SOTA 的模型正在增加中。