云计算|华为云地协同解决方案加速网络AI规模应用( 三 )
总结来看 ， 云地协同可以实现一点生效 ， 全网复制 ， AI的特性在一个局点成功实施后 ， 快速的形成知识和经验 ， 在其他局点进行复制 ， 实现在全网规模应用 。
华为iMaster NAIE让网络AI开发简单高效
NAIE是自动驾驶网络解决方案的网络AI设计和开发平台 ， 由数据服务 ， 训练服务 ， AIOps使能服务 ， 推理框架和生态服务五大部分组成 。
网络AI模型开发既要懂AI、又要懂网络 ， 技术门槛高 。模型开发过程中 ， 既需要懂AI知识 ， 又需要熟悉网络业务 。电信领域专家AI积累少 ， 可借鉴经验少 。而且由于AI算法多 ， 选择范围广 ， 所以导致试错成本高、开发效率低；算法科学家不懂电信业务 ， 需要花大量时间了解学习 。模型训练依赖大量并且昂贵的计算资源 ， 调参优化周期长 ， 训练耗时高、周期长 。
NAIE训练平台 ， 提供一站式高效模型训练 ， 集成业界通用的主流AI算法框架 ， 包括Mindspore、Tensorflow、SParkML、Caffe2、MXNet等 ， 内嵌华为在网络领域30多年的知识和经验沉淀 ， 支持电信领域的特征处理 ， 辅助快速识别等关键特征 ， 内置电信领域AI典型算法 ， 如异常检测、根因分析、优化控制、业务预测等 ， 支持模型快速验证 。目前主要包括三类服务：模型训练服务、模型生成服务和通信模型服务（在线推理） ， 可以满足不同层次的人员对于模型开发的需求 。
不仅如此 ， 华为还提供了丰富的NAIE培训服务 ， 线上线下结合 ， 助力运营商人才转型 。
总结
【云计算|华为云地协同解决方案加速网络AI规模应用】未来是智能化的时代 ， 运营商网络智能化不可能一蹴而就 ， 而是一个长期实践 。华为自动驾驶网络解决方案是华为All Intelligence战略在电信领域的落地 ， 而iMaster NAIE做为智能化部件 ， 将使能自动驾驶网络 。核心的AI能力依托华为在All Intelligence中长期坚决的战略投入而积累成长 ， 和电信领域场景想结合 ， 帮助运营商尽快实现数字化 ， 智能化转型 。
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