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WISE-PaaS/AFS,打通 AI 多模型訓練、推理、更新之完整路徑

以單一平台,端到雲到端,加速AI解決方案開發及規模化

研華 WISE-PaaS 工業物聯網雲平台中,「WISE-PaaS/AFS」(AI Framework Service)人工智慧模型訓練與部署服務框架堪稱一大亮點,能幫助軟體開發者、資料科學家加速開發 AIoT 方案,實現標準產品的規模化,同時滿足 CPU/GPU/vCPU 運算資源整合管理需求。

從POC, 0, 1擴展到100,助力AI應用真正落地

研華科技 IoT.SENSE 產品經理蘇誼閔強調,該公司希望藉由 WISE-PaaS/AFS幫助用戶加快 AI 專案概念驗證(POC)進程,順利從 0 推進到 1,更期望之後也能快速從 1 擴展到 100,讓 AI 應用真正落地實現。

一般來說 AI 世界分為訓練(雲)、推理(邊緣),針對後者,研華透過累積逾 30 年的邊緣智能(Edge Intelligence)能量,使 WISE-PaaS/AFS不但穩定支撐推理引擎運行,更支援模型遠程部署;因工業情境中機台眾多,亦需採取「一機一模型」預測推理,更需借助 WISE-PaaS/AFS的 OTA 遠程部署功能來減低部署人員負擔,也更易於推動現有模型的重新訓練、優化更新。

值得一提,AFS 可將推理引擎建構為 RESTful API,便於 SI/DFSI(Domain-focused SI)集成,能廣泛支援 Windows、Linux、Android 等作業平台,快速介接各項異質系統,為客戶量身打造最佳的 AIoT 應用場景。此外 AFS 推理引擎亦可封裝為 Docker Image 或 EdgeX Foundry,均能支援遠程部署。

在雲平台部份,因 AFS 運行於 WISE-PaaS 物聯網平台,承襲 WISE-PaaS 兼能支援公、私、混合雲之特性。針對公有雲,可支援 Azure、AWS 和阿里雲等;針對私有雲,則奠基於研華 WISE-STACK 軟硬整合邊緣智能私有雲方案;有關混合雲,藉由上述公有雲、搭配研華 GPU 伺服器組合而成,讓GPU運算能於自家平台運行,降低運算成本。

蘇誼閔強調,WISE-PaaS/AFS 服務蘊含多項重要功能模塊,首先是多模型訓練模塊,以 Hadoop Yarn、Kubernetes 等技術為基底,幫助用戶實現運算資源的彈性切割、調度及管理。其次 AFS 支援 PostgreSQL、InfluxDB、MongoDB、Ceph等多元資料庫,亦能介接WISE-PaaS/APM數據源,讓資料科學家、AI工程師,能快速整合各類型數據,進行模型建立與訓練。

再來是 Workspace 模塊,一來預先整合 Jupyter Notebook框架,方便用戶直接在線上開發演算法,二來也提供離線開發環境,用戶即使運用非 Python語言撰寫程式碼,仍可打包為 Docker Image 並上傳 AFS 線上運行。另有 Catalog、Task、Model Board 與 Inference 等模塊,分別能幫助用戶訂閱第三方開源演算法,設定模型重新訓練與部署的自動化排程,透過視覺化工具檢視模型訓練績效,及方便管理大量模型與多重資料來源。


WISE-PaaS/AFS 框架,兼可支援雲端或邊緣端推理

研華科技 IoT.SENSE 專案副理/資料科學家張偉立博士表示,研華期望藉由 WISE-PaaS/AFS 平台的推出,能獲得眾多生態系夥伴及DFSI的支持。故研華以身作則推出三項 AI 方案,盼能達拋磚引玉之效,帶動夥伴發展更多 AI 應用。首先是「AOI(Automated Optical Inspection)」,利用深度學習技術自動辨識瑕疵種類,降低人力目檢成本。

其次是「PHM(Prognostic and Health Management)」,針對特定生產設備提供設備預兆診斷服務,例如量測機台生產訊號,在性能逐步衰退時,即時採取適當維護措施,避免突發故障發生,達成趨近零故障目標。再者是「PQA(Predictive Quality Analytics)」,可分析生產製程參數與關鍵品質指標,建立生產品質預測模型、並優化製程參數,無論紡織業、半導體廠、石化/水泥業、塑膠業、機械業,都對此項功能有著殷切需求。

研華科技 IoT.SENSE 專案副理/資料科學家莊尚文博士重申,WISE-PaaS/AFS 是從端到雲的全方位解決方案,內含五大關鍵特色。包括在開發階段支援各種套件庫、便於用戶執行「線上開發」;在驗證階段模型需持續優化,亦支援多模型管理工具、一併滿足「排程訓練」和「模型管理」雙重需求;在上線階段支援「雲端推理」(尤其適用於幅員遼闊的智慧城市場域);在部署階段整合大量邊緣運算設備並進行模型派送、實現「邊緣端推理」。

截至目前,WISE-PaaS/AFS 成功案例已陸續出爐。研華自家林口 PCB 工廠利用 AI AOI 方案進行瑕疵檢測,運行半年下來,檢出率幾近 100%,並提升產線檢測效率達 33% 以上。亦與一夥伴客戶共同發展出被動元件瑕疵檢測方案,透過WISE-PaaS Marketplace 線上軟體市集進行銷售,最終用戶只要訂閱該方案,便會將相關模型自動部署到其 Edge 端的 MIC-730 AI 系統,開始執行推理,偵測各個被動元件是否存有缺陷。

總體來說,不論是智慧工廠、智慧城市等諸多場域的開發者,若能善用 WISE-PaaS/AFS框架實作 AI 專案,舉凡將地端產業數據上傳雲端、在雲端建立推論引擎、乃至自動部署到邊緣運算平台,過程當中的每個環節都有完整的產品支持,再也不需費時打通從地到雲、再從雲回到地的整串鏈路;因此 WISE-PaaS/AFS 勢將成為企業通往 AIoT、驅動數位轉型的最佳捷徑。


WISE-PaaS 工業物聯網雲平台

以端到雲完整架構,提供數據採集、分析、管理、應用的完善AIoT開發環境

WISE-STACK 物聯網私有雲

為行業Domain Knowledge及隱私性需求,提供WISE-PaaS雲平台在地部屬