阿里巴巴淘系技术开源轻量级深度学习推理引擎 MNN 以来，得到了业界的普遍认可 —— 数十家企业成为 MNN 的用户，不乏有一线科技企业；此外，MNN 还与上海交大等一线院校展开合作，深度连接产学研。

除 MNN 引擎建设外，MNN 团队还深度参与了阿里内部的端AI应用实践。AI 应用门槛高、算法模型部署链路长是长期困扰我们的问题。为了解决这两个问题，我们将上百次实践中长期积累的方案沉淀为一站式 AI 研发范式 —— MNN 工作台。

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今天正式推出 MNN 工作台，这将极大降低AI应用门槛、将AI研发的效率提升数十倍，让“技术小白”也能快速上手，轻松设计自己的AI应用。

要打通AI应用的“任督二脉”，需要“十八般武艺” —— 你需要同时熟悉AI和业务，要搜得到数据、啃得了论文、改得动模型，末了还得会移动开发，打通业务流程。道阻且长，任一环节出了问题，都可能断送AI应用探索之路。

市面上其实不乏有一些云端模型训练平台，但大多只在流程中的数据和模型上下功夫。相较之下，MNN 工作台是第一个同时应对 AI 应用启蒙、无门槛训练和一键多端部署的一站式 AI 平台。

AI 应用启蒙最好的办法是参考行业的最佳实践，并且动手玩一玩。

MNN 工作台中，提供了人像分割、文字识别等主流应用的实例，无需训练就可以直接使用。通过 MNN 工作台，可以方便地在电脑和手机上体验AI的效果。AI 的视觉效果会直接叠加在相机视频流上，改变相机机位，就可以看到效果的变化。同时，还可以通过开关、滑块等来调节算法参数，同样可以实时观察到调整的影响。随手改、随心玩的即时体验，可以帮忙用户理解算法，打开想象的空间，更好地寻找AI和业务的结合。

在帮助用户无门槛训练自己的AI算法模型方面，MNN 工作台也下足了功夫。

MNN 工作台支持图像分类、文本分类等模型的训练，而且，所有的操作都可以通过图形化界面来完成。用户不需要了解模型训练的细节，只需要按照提示，提供训练所需的数据，就可以完成模型的定制。同时，MNN 工作台使用了迁移学习技术，用户仅仅需要少量的训练数据，就可以训练出效果上佳的专属模型。MNN 工作台还提供了自动化标注工具和手工标注工具，来进一步简化训练数据的准备工作。最后，在模型训练完成时，MNN 工作台还会提供模型测试报告，涵盖模型的大小、性能、精度信息，辅助决策。

应用多端部署方面，MNN 工作台为电脑和手机都提供了强大的 Python 运行环境 —— 三端一致的开发体验。

但更友好的，还是 MNN 工作台上所有的模型，都可以在电脑和手机上直接体验。是的，无需任何一行代码，试玩模型或训练模型都有对应的、已经编写好的代码！如果你需要修改算法实现，我们也提供了 Numpy、OpenCV 等常用库，尽可能降低图片、数据处理的成本。同时，在工作台上，扫码真机调试，断点、console 一应俱全，更有多端文件实时同步这样的黑科技等待你的解锁。

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作者|MNN团队

编辑|橙子君

出品|阿里巴巴新零售淘系技术