在中小學(xué)普及人工智能教育不僅需要合適的工具和課程，還需要本地的人工智能教學(xué)平臺。各種人工智能實(shí)驗(yàn)的開展，都需要借助特定的軟硬件環(huán)境支持。OpenHydra是在這一背景下推出的國產(chǎn)開源項(xiàng)目，用于搭建一個(gè)本地的人工智能教學(xué)平臺。本文分析了中小學(xué)人工智能教學(xué)平臺的核心功能，并介紹了在一臺算力服務(wù)器上快速搭建OpenHydra的過程，最后對OpenHydra項(xiàng)目提出了新的期望。

當(dāng)數(shù)據(jù)、算法和算力被公認(rèn)為是人工智能時(shí)代的三駕馬車時(shí)，這就意味著生物啟發(fā)式方法（搭建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并在數(shù)據(jù)中獲取智能）已經(jīng)成為人工智能最重要的研究范式。中小學(xué)人工智能教育需要密切圍繞“模型”開展，不能僅停留在體驗(yàn)和應(yīng)用模型層面，還要嘗試收集數(shù)據(jù)并訓(xùn)練、部署模型，在親歷“智能從無到有”的流程中理解模型。令人驚喜的是，隨著以Keras、XEdu為代表的人工智能學(xué)習(xí)和開發(fā)工具的出現(xiàn)，學(xué)生只要借助少量代碼甚至不寫代碼就能訓(xùn)練出人工智能模型。如果擁有合適的數(shù)據(jù)，完全可以做到解決各種真實(shí)問題。

基于這樣的認(rèn)識，筆者在建設(shè)學(xué)校人工智能實(shí)驗(yàn)室的時(shí)候，申報(bào)了一臺擁有兩塊英偉達(dá)4090顯卡的算力服務(wù)器。經(jīng)過一段時(shí)間的研究，終于在開源項(xiàng)目OpenHydra的支持下，搭建了局域網(wǎng)版本的人工智能教學(xué)平臺，讓一個(gè)班級的學(xué)生共享服務(wù)器算力，借助瀏覽器即可完成常見的人工智能實(shí)驗(yàn)。

中小學(xué)人工智能教學(xué)平臺的核心功能分析

大部分人工智能學(xué)習(xí)和從業(yè)者往往是借助商業(yè)云算力來開展各種實(shí)驗(yàn)或者工作，但與高校不同的是，中小學(xué)人工智能教育往往在課堂上完成，對教學(xué)時(shí)間的把控要求比較高，而商業(yè)云算力并沒有提供適合中小學(xué)的容器（學(xué)習(xí)環(huán)境），用戶需要從零開始配置環(huán)境。最麻煩的是，在做深度學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)時(shí)還需要在服務(wù)器和本地之間傳輸大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。因此，商業(yè)云算力的方案對中小學(xué)來說并不適合，有條件的學(xué)校需要本地搭建內(nèi)置算力的教學(xué)平臺，而這一平臺除了能夠提供教學(xué)資源和學(xué)生管理外，還能進(jìn)行算力分割和學(xué)習(xí)環(huán)境管理，這是它的最核心的功能。

1.算力分割管理

雖然借助XEdu一鍵安裝包，在任何一臺win7以上電腦上都可以開展人工智能教學(xué)，但是訓(xùn)練模型僅限于CPU環(huán)境，做對算力要求不高的機(jī)器學(xué)習(xí)和全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)驗(yàn)。至于基于卷積神經(jīng)的圖像分類和目標(biāo)識別實(shí)驗(yàn)，沒有支持CUDA（NVIDIA推出的通用并行計(jì)算架構(gòu)）的GPU設(shè)備，一節(jié)課很難完成教學(xué)任務(wù)。從性價(jià)比和維護(hù)難度看，買一臺算力服務(wù)器比為每一臺學(xué)生電腦配置GPU的做法要更合適。

需要強(qiáng)調(diào)的是，人工智能教育并不是針對少數(shù)人的高端課程，大部分學(xué)校的人工智能課是面向一個(gè)班級開展的。因此，用于教學(xué)的算力服務(wù)器需要支持30～40人的并發(fā)量。一般來說，一塊24G的顯卡一般可以切分為4份來使用，這樣一計(jì)算，支持一個(gè)班級至少需要2～4塊顯卡。即便如此，40人的班級還要分組，讓2～3人使用1個(gè)GPU容器，畢竟GPU設(shè)備太貴了。

2.學(xué)習(xí)環(huán)境管理

這里的“學(xué)習(xí)環(huán)境”指的是人工智能的開發(fā)和訓(xùn)練環(huán)境。眾所周知，搭建環(huán)境能勸退90%以上想學(xué)習(xí)人工智能的人。因此，用Docker容器預(yù)先安裝好各種相關(guān)開發(fā)框架、工具和Python庫，成為一種通用的選擇，絕大多數(shù)的商業(yè)云算力平臺都選擇了內(nèi)置Docker容器技術(shù)。所謂Docker容器，類似一臺無桌面系統(tǒng)的虛擬機(jī)，借助交互API，即可在瀏覽器上編寫代碼，在遠(yuǎn)程容器上運(yùn)行，再返回到瀏覽器上呈現(xiàn)。這個(gè)過程對學(xué)生用戶來說是透明的，與本地操作沒有區(qū)別。

目前，適合中小學(xué)生學(xué)習(xí)人工智能的環(huán)境有XEdu等。XEdu實(shí)際上是由MMEdu、BaseML、BaseNN和XEduhub等一系列Python庫組成的，涵蓋了Pytorch和sklearn等必備的人工智能學(xué)習(xí)框架。除此之外，Keras和PaddlePaddle也值得作為學(xué)習(xí)環(huán)境，完成一些特定的實(shí)驗(yàn)。為了避免Python庫的版本沖突，這一平臺最好能支持多個(gè)容器。

用OpenHydra搭建人工智能教學(xué)平臺的過程

OpenHydra是一個(gè)開源項(xiàng)目，旨在為中小學(xué)AI教育提供一個(gè)開箱即用的學(xué)習(xí)與實(shí)踐平臺。它是基于K8S（全稱Kubernetes，一個(gè)用于管理容器的開源平臺）開發(fā)的系統(tǒng)，默認(rèn)內(nèi)置了最新版本的XEdu。OpenHydra的開源地址：https://github.com/openhydra/。

1.服務(wù)器軟件準(zhǔn)備

對于熟悉算力管理的高手來說，可以在K8S系統(tǒng)上直接安裝OpenHydra的插件。對中小學(xué)來說推薦使用編譯好的OpenHydra鏡像文件來安裝。只要將編譯好的ISO文件燒錄到U盤上，然后用這個(gè)U盤系統(tǒng)引導(dǎo)電腦啟動，即可一步一步完成OpenHydra系統(tǒng)的安裝。

2.啟動服務(wù)器并設(shè)置IP地址

全新安裝OpenHydra實(shí)際上包含了安裝Ubuntu（版本為server 20.04.06）和OpenHydra兩個(gè)環(huán)境。安裝過程類似對一臺新電腦安裝系統(tǒng)，關(guān)鍵操作是設(shè)置IP地址、指定磁盤和用戶名。從系統(tǒng)引導(dǎo)開始計(jì)時(shí)，安裝時(shí)間預(yù)計(jì)20～30分鐘。需要強(qiáng)調(diào)的是，磁盤的數(shù)據(jù)要及時(shí)備份，安裝過程中會初始化磁盤。

3.測試教學(xué)平臺

在系統(tǒng)安裝完成后，重啟電腦后在顯示器上看到如下圖所示的信息，說明一切準(zhǔn)備就緒，不需要再做任何操作，就可以開始上課了。

用其他電腦打開瀏覽器，輸入服務(wù)器地址和30001端口，如“http://192.168.3.233:30001”，就能看到OpnHydra的登錄頁面，如下圖所示。

教師在上課之前，首先需要配置學(xué)生賬號?！霸O(shè)備管理”頁面將列出所有的用戶登錄和使用情況。

對學(xué)生而言，在OpenHydra上打開實(shí)驗(yàn)環(huán)境，將啟動jupyter頁面（如下圖）。

對OpenHydra的更多功能期待

經(jīng)過測試，OpenHydra的安裝和配置簡單，界面友好，很好地解決了算力分割的問題。但因?yàn)轫?xiàng)目剛剛發(fā)布，還需要進(jìn)一步完善。目前，OpenHydra社區(qū)匯聚了大量開源的AI開發(fā)工具和AI教學(xué)實(shí)踐項(xiàng)目，尤其期待多方力量的加入，讓這個(gè)系統(tǒng)能實(shí)現(xiàn)更多的功能。

1.支持更多的容器環(huán)境

如下圖所示，目前OpenHydra的內(nèi)置容器只有XEdu標(biāo)準(zhǔn)版，還需要加入Keras、PaddlePaddle的容器。即使XEdu版本也應(yīng)該有IOAI版本（AIO奧林匹克專用）、不同的教材版本等。甚至一些用戶數(shù)量較大的課程也可以封裝為一個(gè)獨(dú)立的版本。這些容器可以由管理員或者教師來手動更新，自由選擇。

2.支持在線更新課程資源

目前，OpenHydra團(tuán)隊(duì)提供了課程模板，按照一定規(guī)范即可為這個(gè)項(xiàng)目提供標(biāo)準(zhǔn)課程。但是，人工智能的課程往往會內(nèi)置特定的數(shù)據(jù)集，而深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)集都很多，少的數(shù)百張圖片，多的數(shù)萬張。那這些課程資源存放在哪里？如何更新？如果不設(shè)計(jì)在線增量更新的方式，肯定會限制后續(xù)的發(fā)展。

3.支持更多算力設(shè)備

眾所周知，GPU設(shè)備是最昂貴的。目前，一些國產(chǎn)的通用GPU設(shè)備也兼容CUDA，因?yàn)橹行W(xué)的人工智能實(shí)驗(yàn)不會追求最新的技術(shù)，往往會選擇一個(gè)最常用的計(jì)算框架版本，不需要實(shí)時(shí)更新。所以，只要做好一次適配，就能用較長一段時(shí)間。這個(gè)適配工作意義很大，但需要算力企業(yè)的支持。

4.支持各種教學(xué)插件開發(fā)

中小學(xué)一旦普及人工智能教育，各種需求就自然而然產(chǎn)生，如用戶通用認(rèn)證、數(shù)據(jù)標(biāo)注、作業(yè)評價(jià)、特定的教學(xué)活動支持等，這些功能應(yīng)該以插件的形式吸引有能力的企業(yè)創(chuàng)客和教師開發(fā)。

總結(jié)

鐘柏昌教授提出，要開展中大型深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和部署，除了利用云服務(wù)器外，未來開展大規(guī)模常態(tài)化人工智能課程教學(xué)，離不開學(xué)校本地服務(wù)器的算力資源，而這種算力資源要同時(shí)滿足幾十上百個(gè)模型的同步訓(xùn)練，又離不開算力資源的合理分割。人工智能的發(fā)展離不開教育，而教育需要更好的工具，OpenHydra項(xiàng)目不僅可以用于中小學(xué)，而且適用于一些規(guī)模較小的高校實(shí)驗(yàn)室。因此，我們對OpenHydra項(xiàng)目的發(fā)展充滿了期待。

本文作者：

謝作如

浙江省溫州科技高級中學(xué)

文章刊登于《中國信息技術(shù)教育》2024年第07期

引用請注明參考文獻(xiàn)：

謝作如.用OpenHydra搭建本地人工智能教學(xué)平臺[J].中國信息技術(shù)教育，2024（07）：74-76.