产品经理也能动手实践的AI(一)- FastAI介绍

本文介绍产品经理如何通过FastAI快速掌握深度学习技能。FastAI是一个易用的Python框架,使得非专业开发者也能高效训练模型。通过学习,产品经理能够提升产品设计和需求分析能力,更好地与AI工程师协作。文章还强调了FastAI的创始人背景及其优于其他框架的特点。

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如果你还不了解AI的准确含义,请查看我之前的文章:

人人都能搞懂的AI(一)

人人都能搞懂的AI(二)- AI项目

人人都能搞懂的AI(三)- 企业中搭建AI

人人都能搞懂的AI(四)- AI对社会的影响

写完如上4篇文章我其实是挺冷静的,因为AI不过如此,没什么太值得着急的,社会肯定是要进步的,AI也肯定会渗透到各行各业;

但是看完FastAI的介绍,我不淡定了,突然觉得世界上竟然还有这么聪明的人,开发出了一套这么聪明的框架,然后用这么聪明的教学方式,在教我们用最聪明的方式训练出前沿水平(state of the art)的深度学习模型。

这里得再强调下这个前沿水平,就是前沿到有些论文中还没有出现过的技术,后面的文章中会说到。

  1. 为什么要起这样一个标题
    不知道你们会误会成什么样子,反正我想表达的就是,这是一个易用性极高的代码级的工具,但是有点基础的产品经理也可以掌握,掌握之后的效果就是:但凡有个想法,你只需要15分钟,或者半个小时,就能训练出一个准确度还不错的深度学习模型,甚至可以一键部署到线上。

  2. 为什么产品经理需要学会这项技能
    产品经理的职责我会分成3部分:需求分析,产品设计,开发推进,然后结合AI First的发展趋势,我们看下这3项核心技能会发生什么变化。

首先人机交互这件事儿会越来越接近人人交互,AI的终极目标就是让人分辨不出来为你提供服务的是机器还是真人,而现在,科技正在加速这一趋势的演化,比如语音识别,机器翻译,电脑正在越来越懂人类的语言,并且以指数级的速度进化,后面的实践中会有专门的一个案例讲自然语言处理,你就可以清晰的看懂机器是怎么以普通人无法想象的科学高效的方式学习。(额外收获:研究深度学习真的可以让你重新认识学习这件事儿,明明是机器在和人类学习学习方法,但很多人类的学习方法真的不如机器)

人人交互的发展趋势会让用户体验这件事情变得更加的幕后,不再需要一个笨拙的界面,还要专门设置个引导界面来告诉用户点这里代表什么,点那里代表什么。

举个例子:“订机票”这件事情,以后的交互方式,就是通过语音,告诉AI我需要几号到哪里的机票,界面的作用最多就是个选项列表,用户找到自己喜欢的价格,点击确认就ok了。

所以产品设计这件事情正在被弱化,以后的交互方式就是人和人对话的方式,不需要产品经理按照主流的设计规范,再去设计交互动画,再去思考用户怎么能更容易理解这个按钮背后的意思……不需要了,以后的交互界面可能最主要的就是个选项列表。

其次是需求分析,这依然是PM的核心技能,在AI项目中,PM的核心价值就是告诉团队该做什么,详见人人都能搞懂的AI(三)- 企业中搭建AI-4.AI在团队中的角色。但是要搞清楚做什么,就得清晰理解AI的边界,虽然之前的文章中泛泛的讲解了很多AI能做什么不能做什么,但商业场景中,我们需要寻找的就是:如何把有点难实现的东西,变成可以实现的,这才是创造价值。这就很微妙了,需要建立在非常灵敏的AI产品直觉上,所以学习FastAI就是不断的通过实践,来培养产品直觉。

最后是开发推进,FastAI是可以帮助我们最快度的搭建一个AI,但这并不能成为一个商业应用,商业应用还需要考虑稳定型、可扩展性、安全性等一系列维度,所以这时候还是要依赖AI工程师做出一个更健壮的AI模型,而这时候一个AI demo,加上对深度学习方法的运作方式的理解,就可以非常顺利和工程师建立顺畅的沟通,一个良好的沟通胜过一切。

所以,综上理解了深度学习的内核,加上快速搭建一个可用的AI demo,将是AI产品经理一个强大的利器。

  1. 怎么学习FastAI
    Jeremy老师给出了非常清晰的介绍

首先你需要有高中数学的基础,1年coding的经历(最好是Python),7周的时间,最后还需要的英语阅读的基础(当然你能借助翻译搞定也是ok的)

其次你需要一个有GPU的开发环境,为了运行Jupyter Notebook(一个超级易用的代码演示的工具,因为可交互和调试)和里面的代码,如何配置-官网有全面的介绍,这里不过多介绍,当然他最推荐的是Google Cloud Plantform,第一年有免费的300美金,足够用来学习。

最后就是打开他的视频课程,不断的动手实践。我从Youtube上把视频弄下来了,加了机器翻译的字幕,放到了bilibili(点击阅读原文),如果想看原版,页面上也有链接。

  1. 为什么选择FastAI
    首先简单介绍下它的创始人,Jeremy Howard:19岁,别⼈才刚开始上⼤学的年纪,Jeremy 已经在⻨肯锡年⼊20万美元了;⼀个管理咨询界的⼈物,跑去 Kaggle 参赛,结果因为成绩太好,⼀年后就成了 Kaggle 的主席和⾸席科学家;他用FastAI展示的语⾔模型迁移学习分类效果,许多已经超过⽬前最优⽔平。

然后再介绍FastAI,这是一套在Pytorch基础上封装的框架,主要是让Pytorch更易用。其实FastAI的诞生还挺曲折,一开始Jeremy一直在用Keras,一套基于TensorFlow的框架,但是当他想要把深度学习的运作过程拆解出来给学生看的时候,发现是个黑盒,没法讲,这是第一点;而第二点是因为TensorFlow无法很好的处理NLP(自然语言处理)中的注意力模型,而NLP又是一个很核心的研究方向。

而当时Pytorch刚出没多久,并且愿意给Jeremy提供更详细的文档,更透明的技术支持,所以他放弃Keras,自己开发了一套FastAI,而实际效果也非常出众:更精简的代码,更高的运行效率,更好的演示解构内核,更多最佳实践,更容易理解,更好的处理表格数据,更好的和python结合……还有很多更学术的,放到之后再讲吧。

  1. 聪明和善意
    最后再说一点,非常喜欢Jeremy这个人,不仅仅是非常聪明,真的,看看他的文档,看看他说话的方式,授课的思路,不得不佩服,一个免费的公开课,我觉得比大部分的付费课程都要好,真的认真思考,我觉得学到的不仅仅是如何实践AI这件事儿。

其次说说他的善意:专注于让更多人用上AI,并且用AI改善生活,解决工作中遇到的问题;他说:我们的商业模式,是花⾃⼰的钱做事,帮⼈们学深度学习,连资助我们都不要。

还有一点,没心没肺到什么程度了(前文提到了没有发表的技术),他不喜欢写论文,但特别喜欢实践,所以整个教程都在围绕实践,甚至在课程⾥⾯直接讲解还没有在学术期刊上发表的前沿内容,就是为了让学生们能得到更好的模型,比如这篇ULMfit 语⾔模型论⽂。

最后附上这张帅气的大脑门,下一篇会从第一个案例开讲,就是图片分类器,比如我做了个猫咪分类器,的确特别好用。

<think>嗯,用户的问题是AI产品经理应该学习Flask还是FastAPI,或者两者都学。这个问题需要从产品经理的职责和技术选型的角度来分析。 用户可能是位正在转型或提升技能的AI产品经理,需要了解后端框架知识以便更好地与技术团队协作。从引用[1]提到的"AI心里苦"的比喻来看,用户可能希望得到具体场景化的建议,而不是泛泛而谈。 首先需要明确AI产品经理的核心需求:他们不需要成为开发专家,但需要理解技术特性以便做出合理的产品决策。Flask作为Python领域最成熟的微框架(引用[4]术语表提到的API概念相关),其设计理念和扩展机制是理解Web服务的基础。而FastAPI的现代特性特别契合AI产品的需求场景——比如其异步支持对处理模型推理这种IO密集型任务很关键,自动文档生成则直接解决了API协作痛点。 注意到引用[3]提到"自主规划"能力时强调任务分解,这个思路可以迁移到学习路径设计上:建议用户先掌握Flask建立基础认知(约1-2周),再重点突破FastAPI的核心优势(异步、Pydantic等)。这样分阶段学习比同时学习更高效。 引用[5]提到的医疗领域应用案例也值得参考,AI产品常涉及多系统集成,FastAPI的类型提示和依赖注入机制在这种复杂系统中优势明显。不过对于简单原型或内部工具,Flask的快速启动可能更实用——这呼应了引用[2]强调的"分阶段成长"理念。 最后考虑到技术趋势,FastAPI在GitHub的星标数已超过Flask,且被Uber、Netflix等公司用于AI系统(引用[4]的行业案例思路),建议学习权重向FastAPI倾斜。但完全跳过Flask可能影响对WSGI等基础概念的理解,就像跳过加减法直接学微积分。 相关问题的设计要扣住产品经理的特殊性:第个问题聚焦技术沟通的实际痛点(引用[1]提到的需求不明确问题);第二个指向AI产品特有的性能挑战(引用[3]的规划能力相关);第三个则结合了引用[5]的行业应用视角。</think>对于AI产品经理选择Web框架的学习路径,建议以**理解核心差异和应用场景为主**,而非深度编码实践。以下是具体建议: ### 1. **学习优先级:FastAPI > Flask** - **FastAPI的核心优势**(AI产品必学): - **异步支持**:原生支持`async/await`,适合处理AI服务的高并发请求(如模型推理API),性能比Flask高3倍以上[^3]。 - **自动API文档**:集成Swagger UI,自动生成交互式文档,极大降低与开发团队的沟通成本。 - **类型提示验证**:基于Pydantic的数据验证,减少接口设计错误(例如请求/响应结构错误)。 ```python # FastAPI类型提示示例(产品经理需理解此设计逻辑) from pydantic import BaseModel class UserRequest(BaseModel): user_id: int query: str @app.post("/predict") async def predict(data: UserRequest): # 自动验证请求体结构 return {"result": model_inference(data.query)} ``` - **Flask的适用场景**(辅助了解): - **快速原型验证**:适合搭建简单演示界面(如模型效果展示页)。 - **传统同步架构**:学习成本低,但需配合Celery等工具实现异步(增加复杂度)。 ### 2. **为什么两者都要了解?** | **能力项** | FastAPI价值点 | Flask价值点 | 产品经理关注重点 | |------------------|---------------------------|--------------------------|-------------------------| | **技术沟通** | 掌握异步、OpenAPI标准 | 理解WSGI传统架构 | 降低与工程师的协作成本[^1] | | **技术选型** | 评估AI服务性能瓶颈 | 判断遗留系统兼容性 | 合理规划产品迭代路径[^2] | | **接口设计** | 利用自动文档定义API规范 | 理解路由扩展机制 | 避免需求描述歧义[^1] | ### 3. **学习建议路线** ```mermaid graph LR A[先学FastAPI核心概念] --> B[掌握异步原理/API文档生成] B --> C[理解Pydantic数据验证] C --> D[学习Flask的扩展设计思想] D --> E[对比两者在AI场景的差异] ``` ### 4. **典型应用场景参考** - **选择FastAPI**:模型即服务(Model-as-a-Service)、实时数据处理管道、微服务架构[^3]。 - **选择Flask**:内部管理后台、低复杂度CRUD应用、结合Jinja2的轻量级前端展示。 > 📌 **关键结论**:**优先深入学习FastAPI**(占70%精力),辅以Flask基础认知(占30%)。AI产品经理的核心目标是建立技术判断力,而非编码能力。当你能清晰解释_“为什么推荐用FastAPI部署CV模型而非Flask”_时,便达到了学习目标[^4]。 --- ### 相关问题 1. **FastAPI的异步机制如何提升AI产品的用户体验?** (涉及请求响应时间、并发用户数等关键指标) 2. **在产品需求文档中,如何准确描述API的数据验证要求?** (对比Pydantic模型与文字描述的效果差异) 3. **当技术团队坚持使用Flask时,AI产品经理应如何评估技术风险?** (分析性能瓶颈、扩展成本与团队能力匹配度) [^1]: 用户需求不明确会导致输出结果泛化,需通过技术理解细化需求边界。 [^2]: 技术选型需匹配产品阶段,早期原型与规模化阶段架构差异显著。 [^3]: 异步处理和自主规划是复杂AI系统的核心能力,直接影响产品可行性。 [^4]: 术语理解能力是技术沟通的基础,避免出现“我要AI接口”式的模糊需求。
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