北京商报讯（采访人员 魏蔚）9月16日 ， 北京商报采访人员从旷视获悉 ， 旷视开源深度学习框架旷视天元MegEngine近日开源了MegFlow 流式计算框架 ， 助力 AI 算法开发者快速完成AI模型的落地应用 。 MegFlow是面向计算机视觉应用的流式计算框架 ， 提供了一套可快速完成AI应用部署的视觉解析服务方案 。 AI应用开发者可以基于MegFlow提供的图像和视频解析服务 ， 最快15分钟即可完成客制化所需功能 ， 例如发票扫描、明火检测等 。
常规的 AI 算法交付流程一般分为模型训练、SDK 封装、业务集成和交付验收四个步骤 ， 冗长繁杂 。 MegFlow总结了旷视内部多年的AI应用工程落地经验 ， 将资源、消息、任务等概念进行了清晰一致的抽象化 ， 将冗长的算法交付流程简化为模型训练、业务集成及交付验收三步 。 通过 MegFlow， AI 算法研究人员可以快速将训练好的模型集成部署成简单易用的 AI 服务并完成交付 。
MegFlow 针对 AI 算法工程落地中的频发问题 ， 诸如性能调优、安全性、模型加密等 ， 都能提供行之有效的解决方案并有效提升了工程效率 。 MegFlow拥有安全可靠、简单易用、语义支持丰富等特性 ， 可以帮助AI应用快速落地 。
技术选型上 ，MegFlow 的研发团队调研了多种技术方案 ， 最终选择了安全且零额外开销的 Rust 异步生态 ， 从基础上保证了 MegFlow 的安全性与性能 。
MegFlow 支持 Python 插件 ， 且仅需要开发者编写同步的 Python 程序 ， 即可实现可以被MegFlow 异步调度的 Python 插件 。 同时 MegFlow 提供了一套基于 Web UI的可视化调试工具 ， 可有效提升模型部署的工作效率 。
表达能力上 ， MegFlow 支持静态图、动态图和共享图 ， 辅以 demux、reorder、transform等函数式语义的通用插件 ， 为搭建多样化的 AI 服务提供了丰富的语义支持 。
此外 ， MegFlow 还内置了开箱即用的 AI 应用 ， 如宠物围栏检测和电瓶车检测 。 宠物围栏检测目前支持猫咪检测 ， 注册过的猫咪离开围栏会发出告警 。 电瓶车检测应用则为物业管理者提供了智能化管理工具 ， 如摄像头检测到电瓶车进入电梯 ， 系统会发出通知 ， 提醒管理人员 ， 有效排除起火安全隐患 。
【服务|旷视天元开源MegFlow，推动AI模型快速实现落地应用】据悉 ， 后续 MegFlow 还将上线更多计算机视觉相关的 AI 模型和应用 。
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