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一入AI深似海:中小企業(yè)向往又恐懼?

新機(jī)器視覺(jué) ? 來(lái)源:新機(jī)器視覺(jué) ? 作者:新機(jī)器視覺(jué) ? 2021-06-17 10:37 ? 次閱讀
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如今應(yīng)該沒(méi)人能否認(rèn)AI帶來(lái)的便利,越來(lái)越多與生活息息相關(guān)的企業(yè)用AI創(chuàng)造價(jià)值,比如漢印使用AI在線下進(jìn)行果蔬識(shí)別稱重、上海浦東水務(wù)使用AI巡檢閥門系統(tǒng)、獵頭企業(yè)使用AI模型高效利用沉默簡(jiǎn)歷庫(kù)......

AI 中小企業(yè)向往又恐懼?

但真正的從業(yè)人員才知道,AI 行業(yè)除了“人員薪資高”的標(biāo)簽,還有很多頭疼的標(biāo)簽,比如“開(kāi)發(fā)高門檻”“維護(hù)費(fèi)用高”“資源耗費(fèi)量大”“迭代周期長(zhǎng)”。

中小企業(yè)和個(gè)人就像幼弱的小馬,試圖拉動(dòng) AI 這架龐大機(jī)器,必定困難重重。AI 開(kāi)發(fā)是個(gè)系統(tǒng)龐大的工程,業(yè)務(wù)場(chǎng)景復(fù)雜,牽一發(fā)而動(dòng)全身。AI 落地往往要求企業(yè)既要有資深算法工程師,也要花費(fèi)大量的時(shí)間在機(jī)器資源的準(zhǔn)備和維護(hù)上,高昂的算力成本對(duì)中小企業(yè)來(lái)說(shuō)十分頭大。

如果有一款為企業(yè)或個(gè)人開(kāi)發(fā)者提供機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)一站式 AI 開(kāi)發(fā)服務(wù),并提供高性價(jià)比的算力資源的平臺(tái),那我是不是就解決了上面的難題了?

你別說(shuō),還真有,比如百度 BML 全功能 AI 開(kāi)發(fā)平臺(tái)真的做到了!基于英特爾至強(qiáng)集成AI加速,不論是體驗(yàn)還是性能都出色地超過(guò)預(yù)期!

用最簡(jiǎn)單的方式,做精度最高的模型

我更想用3個(gè)成語(yǔ)總結(jié) BML 的優(yōu)勢(shì):信手拈來(lái)、同源共流和軟硬兼施

信手拈來(lái):AI初學(xué)者也可構(gòu)建高精度的模型:

當(dāng)你想做AI的時(shí)候,第一件事是不是要高薪招聘具有 AI 開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)的人?并且需要很長(zhǎng)時(shí)間的模型搭建和訓(xùn)練過(guò)程,對(duì)模型的準(zhǔn)確度也很難有保障。

但在 BML 平臺(tái)可以少量代碼完成模型創(chuàng)建和模型訓(xùn)練,現(xiàn)有的團(tuán)隊(duì)完全可以撐起接下來(lái)的任務(wù),保守估計(jì)每年可以至少節(jié)省上百萬(wàn)人力成本。并且 BML 預(yù)置的百度超大規(guī)模視覺(jué)預(yù)訓(xùn)練模型,其中的模型視覺(jué)預(yù)訓(xùn)練和文心 ERNIE 都處于業(yè)界領(lǐng)先水平,準(zhǔn)確度極高。

你等于掌握了百度多年的技術(shù)與數(shù)據(jù)積累,站在百度的肩膀上做 AI 模型開(kāi)發(fā),簡(jiǎn)直事半功倍。

同源共流:開(kāi)放全面的模型管理服務(wù),提供統(tǒng)一的管理能力

在模型開(kāi)發(fā)訓(xùn)練的過(guò)程中,其實(shí)有一項(xiàng)事情很重要且效率低下,那就是不同訓(xùn)練任務(wù)的模型管理問(wèn)題。

BML 支持多種訓(xùn)練方式,在訓(xùn)練任務(wù)成功后,可以把生成的模型導(dǎo)入到模型倉(cāng)庫(kù)中。模型倉(cāng)庫(kù)是模型的中央存儲(chǔ)倉(cāng)庫(kù),可把不同訓(xùn)練方式得到的模型統(tǒng)一托管在模型倉(cāng)庫(kù)中,并輕松實(shí)現(xiàn)模型的轉(zhuǎn)換。

并且還支持將你在本地已經(jīng)訓(xùn)練好的模型導(dǎo)入倉(cāng)庫(kù),將模型部署為在線API,或者轉(zhuǎn)化為可離線部署的設(shè)備端或服務(wù)器端 SDK,讓人直呼內(nèi)行。

軟硬兼施:端云一體,落地更便捷

不論開(kāi)發(fā)什么工具,適配問(wèn)題永遠(yuǎn)都是系統(tǒng)落地的“絆腳石”,大量的人力、系統(tǒng)都都會(huì)浪費(fèi)在這里。我曾經(jīng)見(jiàn)到過(guò)一家公司,搭了個(gè)團(tuán)隊(duì)就為了多端適配,提升模型推理能力。

但在 BML 就高效太多了,除了常見(jiàn)的windows、Mac OS、Linux、Unix 以外,BML 的模型誕生之初就適配了包含昆侖、飛騰在內(nèi)的 15 種芯片、以及麒麟、統(tǒng)信國(guó)產(chǎn)操作系統(tǒng),讓你的產(chǎn)品面對(duì)未來(lái)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)如虎添翼。更支持 6 款軟硬一體產(chǎn)品,幫你提升 10 倍模型識(shí)別速度。

這可能是國(guó)產(chǎn)適配方案最廣最全的解決方案,也是幫你構(gòu)建企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的有力方式。

說(shuō)的太多,就很像無(wú)腦吹,其實(shí)我已經(jīng)很克制了,BML能說(shuō)(chui)的太多,這三點(diǎn)算是企業(yè)和開(kāi)發(fā)者最頭疼的典型問(wèn)題,所以就說(shuō)了下。

但我說(shuō)的再好都是我的感受,不如你親自體驗(yàn)BML 建模、訓(xùn)練、部署、調(diào)用的強(qiáng)大和高效。哪怕不體驗(yàn),了解下都算是自己見(jiàn)識(shí)的增加,值得。

責(zé)任編輯:lq6

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原文標(biāo)題:不做AI不懂我們的痛苦......

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