加拿大当地时间12月8日-14日，国际人工智能顶会NeurIPS 2019在温哥华召开。在本届大会上，浪潮发布了全新升级的自动机器学习算法工具AutoML Suite，其模型搜索效率大幅提升，在模型精度相当的条件下，实现了模型搜索数目提升10倍、训练次数降低10倍。

浪潮AutoML Suite吸引众多关注

AutoML Suite是浪潮自主开发的自动机器学习算法工具平台，在今年4月首发，它具有四大特点：1)一站式可视化处理，用户只需经过任务设置、数据上传、模型搜索、模型训练、模型评估、模型部署六个步骤的可视化操作即可为学习任务构建好网络模型，并获得高精度；2)自动生成计算机视觉CV模型，采用强化学习自动完成分类、回归模型生成，并支持监督学习和无监督学习；3)部署形式灵活，为全球首个支持On-Premise和Cloud双模式部署的产品，秒级完成部署；4)支持多机多GPU卡并行，极大降低模型搜索和模型训练时间，提高了模型生产效率。

升级后的AutoML Suite采用新一代神经网络架构搜索算法，新增超网络参数共享与目标检测功能，可适用百万级的大规模数据集训练，在大幅缩短模型搜索和模型训练时间的同时，也实现了超越人工设计模型的精度。同时还改进了数据接口读取方式、采用了新的自适应约束条件的模型搜索方式，部署实用性更强，内存消耗更少。

浪潮AutoML Suite自动机器学习算法工具平台

基于CAR数据集的测试结果显示，使用11481张图片的训练数据集，相比之前，搜索模型的平均速度快将近24倍，在模型精度相当的条件下，实现了模型搜索数目提升10倍、训练次数降低10倍。基于CIFAR-10数据集，50000张图片的训练数据集，AutoML Suite的模型搜索数量达到1500个，模型搜索时间为7.25 GPU时，单次训练耗时仅需129秒，模型精度达到96.7%。在相同测试环境下，对比开源自动建模工具Auto-Keras的各项指标分别为22、24、181和83.64%。

同时，浪潮还公布了AutoML Suite基于实际应用场景——交通卡口车辆识别业务场景的运行结果。在该场景中，在人工设计模型与自动搜索模型的对比测试中，AutoML Suite相比ShuffleNet V2、Inception V2、ResNet50三个专家手工设计模型，在参数和浮点运算量较少的情况下，实现了模型精度的超越。在交通卡口车辆识别业务场景的实际测试结果显示，在单张GPU卡上，训练35.7万张图片构成的数据集，AutoML Suite的模型搜索数量达到2000个，搜索耗时54小时，训练耗时196小时，模型平均精度达到94.6%，与之前实战业务模型平均精度相当。

浪潮NeurIPS 2019展区

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