智能座舱交互的训练工作流实践与优化

演讲人介绍：
现任斑马网络技术有限公司高级算法技术专家。负责智能驾仓语音交互场景的算法训练工程，致力于训练流程降本提效，打造了一套适用于算法开发应用的训练工作流解决方案。在加入斑马之前，曾担任爱奇艺深度学习平台架构师，从0搭建了爱奇艺深度学习平台Jarvis。

演讲简介：
让非算法同学可以开放的使用算法能力，是斑马智能驾仓语音交互功能快速交付的成功基石。算法训练工作流，是算法开放能力中的核心模块之一。随着业务的发展，训练工作流的变更逐渐复杂，质量保障也变得困难。本次演讲分享一个有效的训练工作流解决方案，实现复杂业务需求的同时，对复杂需求进行分而治之，并保证运行效率。

大纲：
1.算法开放需求和困境
1）本地开发和远程部署
2）配置/数据管理
3）OSS储存

2.工作流方案选型
1）kubeflow
2）aiflow
3）mlflow
4）flyte

3.实现方案及优化
1）OSS储存集成和本地开发流程
2）插件化数据增强工具
3）配置参数YAML和自动更新
4）任务性能优化

4.总结和展望