基于AnalyticDB Ray实现图片打标和模型微调
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在互联网游戏行业中，图片打标识别是一种常见需求，例如对角色、装备、道具等图片打标，应用于游戏陪玩助手、内容安全审核、美术资产管理与检索等业务场景。在图片打标实现中，面临图片处理、识别模型微调等开发工作，包含对原始图片的泛化增强、模型的微调等，以提高识别准确率。本文介绍基于AnalyticDB Ray的解决方案，旨在提供一套高效、精准的图片打标与模型微调一体化流程。
产品方案
阿里云基于AnalyticDB Ray+Lance，提供从多模态图片存储、多模态数据处理、分布式微调和评测到推理的一站式解决方案，具体流程如下：
数据上传与存储：图片数据集上传存储在AnalyticDB湖中，可识别增量上传图片，自动触发下游处理流程；支持冷存和高性能存储，提供不同读写带宽性能。
数据处理：通过AnalyticDB Ray Data实现源数据格式的高效加载和转换，将图片统一转换为Lance格式，减少远程IO。
模型微调：基于Ray Train可快速部署LLaMA-Factory微调框架，底层GPU资源灵活调度。
模型推理：基于Ray Serve部署推理服务，进行图片批量推理，支持自定义算子开发。
客户收益
一站式解决方案：实现从数据标注到模型微调的一站式方案。
提升开发效率与识别准确率：AnalyticDB Ray提供端到端的工具链，涵盖数据处理、微调和推理，明显提升开发效率，图片识别准确率达90%以上，LLaMA-Factory on Ray分布式微调效率提升3到5倍。
性能优化：Ray+Lance实现分布式数据打标和增量更新（新增列），对比Parquet速度提升193%。
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