百度发布全功能AI平台!
Datawhale发布
百度 BML 全功能 AI 平台
越来越多企业开始用AI解决实际问题,比如汉印使用AI在线下进行果蔬识别称重、上海浦东水务使用AI巡检阀门系统、猎头企业使用AI模型高效利用沉默简历库...
百度发布全功能AI平台
致力于解决AI从业者头疼问题。真正的从业人员才知道,AI 行业除了“薪资高”的标签,还有很多头疼的标签,比如“开发高门槛”、“维护费用高”、“资源耗费量大”、“迭代周期长”。
中小企业和个人就像幼弱的小马,试图拉动 AI 这架庞大机器,必定困难重重。AI 开发是个系统庞大的工程,业务场景复杂,牵一发而动全身。AI 落地往往要求企业既要有资深算法工程师,也要花费大量的时间在机器资源的准备和维护上,高昂的算力成本对中小企业来说十分头大。
如何为企业或个人开发者提供机器学习和深度学习一站式 AI 开发服务,并提供高性价比的算力资源,成了痛点。
为此,百度 BML 全功能 AI 开发平台 应运而生!基于英特尔®至强®集成AI加速,不论是体验还是性能都出色地超过预期。
用最简单的方式,做精度最高的模型
如何去理解BML的优势,可总结为3个成语:信手拈来、同源共流和软硬兼施。
一、信手拈来:AI初学者也能构建高精度的模型
当你想做AI的时候,第一件事是不是要高薪招聘具有 AI 开发经验的人?并且需要很长时间的模型搭建和训练过程,对模型的准确度也很难有保障。
但在 BML 平台可以少量代码完成模型创建和模型训练,现有的团队完全可以撑起接下来的任务,保守估计每年可以至少节省上百万人力成本。并且 BML 预置的百度超大规模视觉预训练模型,其中的模型视觉预训练和文心 ERNIE 都处于业界领先水平,准确度极高。
掌握了百度多年的技术与数据积累,站在百度的肩膀上做 AI 模型开发,可以事半功倍。
二、同源共流:开放全面的模型管理服务,提供统一的管理能力
在模型开发训练的过程中,其实有一项事情很重要且效率低下,那就是不同训练任务的模型管理问题。
BML 支持多种训练方式,在训练任务成功后,可以把生成的模型导入到模型仓库中。模型仓库是模型的中央存储仓库,可把不同训练方式得到的模型统一托管在模型仓库中,并轻松实现模型的转换。
并且还支持在本地已经训练好的模型导入仓库,将模型部署为在线API,或者转化为可离线部署的设备端或服务器端 SDK,让人直呼内行。
三、软硬兼施:端云一体,落地更便捷
不论开发什么工具,适配问题永远都是系统落地的“绊脚石”,大量的人力、系统都会浪费在这里。我曾经见到过一家公司,搭了个团队就为了多端适配,提升模型推理能力。
但在 BML 就高效太多了,除了常见的windows、Mac OS、Linux、Unix 以外,BML 的模型诞生之初就适配了包含昆仑、飞腾在内的 15 种芯片、以及麒麟、统信国产操作系统,让你的产品面对未来的市场竞争如虎添翼。更支持 6 款软硬一体产品,帮你提升 10 倍模型识别速度。
这可能是国产适配方案最广最全的解决方案,也是构建企业竞争力的有力方式。
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