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建模调参不如工位一瘫,算法工程师的最强外脑!

作者:Amanda2021.05.31 11:10浏览量:678

简介:赋能万家企业,AI开发门槛降降降! 亿元专享现金券,最佳实践教程详解

算法工程师每天都在干嘛?

相信大部分算法工程师每天的工作都是:提出技术方案 -> 收集数据 -> 预处理数据 -> 撰写特征工程 -> 模型训练 -> 调参 -> 看结果 -> 调参 -> 看结果 -> 重新收集数据 -> 预处理数据 -> 收集更多数据 -> 调参 -> 调参 -> 调参 -> 调参 -> 换个公司继续,循环往复。

可谓:调参调参,转眼已过十年间。建模建模,技术方案成蹉跎。

看似高大上,实则苦累烦的算法工程师,每天沉浸在枯燥的调参中,面对复杂的业务场景、积累不足的数据、参差不齐的质量,各大厂家层出不穷的推出新的 AI 芯片和硬件,让你适配和选择起来都非常痛苦。

AI 开发又是一个系统工程,任何一个环节都充满复杂性。其实 AI 开发的姿势,完全可以不这样苦逼。你能想象到你坐在工位上,不需写一行代码,站在百度多年的技术和数据经验成长起来的肩膀上看世界,可以有多爽?


今天想给你推荐一款高效能神器: 百度 BML 全功能 AI 开发平台 。为 AI 开发人员提供丰富的建模方式,高性能 AI 套件、高性价比的算力资源,让你可以解锁 AI 开发新姿势。

有了 BML,你一个人可以做出超过 3 个人算法工程师的事情!(这意味着 AI 开发岗位迎来了新一轮的人员洗牌)

  • 少量代码构建高精度模型

BML 面向初级的 AI 开发者提供预置模型开发的脚本调参建模。你不需要代码细节,鼠标点一点,选择合适的预训练模型和网络,就可以进行调参。

你可以使用 67 套优选模型与网络组合,这意味你甚至不需要具有AI相关的知识,就可以完成整个流程建模和模型训练流程。

精度的部分更是令人欣喜,独家内置了百度超大规模预训练模型,可以说你免费邀请了百度的技术团队帮你进行模型调校,轻松达到 95% 的模型精度。

  • 高度定制的云端 IDE Notebook
    同时与 EasyData 打通,让你可以直接导入标注数据。IDE 基于 JupyterLab 扩展 50+ 优化项,集成了 VisualDL、集成资源监控工具,代码版本管理、模型版本管理。这是我见过的最简单、方便、快捷的 Notebook,包括页面设计颜值都在线。

  • 至少节省 90% 的开发时间的模型管理

在模型进行训练的过程中,有一项事情很重要且效率低下的事,那就是不同训练任务的模型管理与转换。

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。

并且还支持将你在本地已经训练好的模型导入仓库,将模型部署为在线API,或者转化为可离线预测的 设备端或服务器端SDK ,让人直呼内行。

AI开发者的贴身管家
有一说一,百度 AI 最近这几年在极力降低AI开发者的开发难度。除了 BML 以外,还有基于应用开发者的 EasyDL,支持图像、文本、视频、语音、OCR、结构化数据以及商品检测7大方向,包含17种任务模型,服务了超过 90 万企业。

百度零门槛、高精度、高效率的 AI 平台工具,将成为接下来 AI 开发者的有力武器,趁早使用趁早收益。

现在正是 百度飞桨企业版的 “2021 万有引力计划”,可以免费领取价值一万元 AI 平台体验资格。(时间有限,尽快领取!)

百度飞桨企业版其实是百度融合了 EasyDL+BML 双平台所打造,让你的企业无需算法基础,即可便捷⾼效的完成数据采集标注、模型开发、部署落地的全部流程。
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  • 6000+ 小时的自定义模型训练时长;
  • 590+ 小时的预置模型脚本调参;
  • 公有云模型部署服务 400+ 小时配额;
  • 或者兑换 50 个设备端的 SDK。
    这你足够可以自己开发一个 AI 模型 Demo了,不领就错亿!

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