基于XEdu开发无代码训练AI模型插件

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2023-10-20 22:30:16

背景

为了能让没有代码基础的学生也能顺利训练AI模型，作者分析了XEdu训练AI模型的核心代码，介绍了实现无代码训练AI模型的原理，并以QT、Gradio、VB等多种工具为例，展示无代码训练AI模型的XEdu插件编写过程，为一线教师和企业工程师提供了开发人工智能教学工具的新思路。

分析

XEdu的核心模块是MMEdu，是基于国产计算机视觉算法包OpenMMLab做的封装。在设计MMEdu的时候，笔者对AI模型的基本流程做了梳理，归纳出四大步骤：①构建一个SOTA模型；②指定数据集路径、分类数量；③指定权重文件保存路径；④设定训练参数、开始训练。

实际上，训练模型代码之所以复杂，是因为大量的代码用于处理数据集和逐层构建神经网络模型。当MMEdu将数据集的格式做了规范，并且用SOTA模型的名称来简化模型搭建过程后，代码就变得非常简洁。XEdu团队最终设计的MMEdu训练AI模型的典型代码为6行，如图1所示的代码用于图像分类的模型训练，使用的是猫狗二分类数据集。

既然训练模型的代码如此简单，那么只要借助一款带界面设计功能的编程语言，或者网页表单，就能设计出一款“Step-by-step”训练AI模型的插件（全程不需要写一行代码），生成的代码可直接写入一个名为*.py的文件，调用Shell命令即可开始AI模型的训练。

工具

常见的工具或者开发路径包括Python+GUI库、Python+可快速搭建Web应用的库、Python+Web开发框架、任何支持GUI的编程语言。本文介绍了EasyTrain、Gradio、Remi、PyWebIO、Flask、Django、Tornado、VB等多种工具。

结论

无代码训练AI模型功能的实现并非仅仅为了降低难度，而是强调了训练模型属于流程化的工作，本来就不需要太多编程知识作为基础。当模型训练技术成熟后，用户在图形界面下操作自然更加方便。期待有更多学科的教师突破学科壁垒，参与到人工智能教育中来。

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