當一名算法工程師可以成為一個團隊,有多可怕!
你們知道,算法工程師每天都在干嘛嗎?
相信大部分算法工程師每天的工作都是:提出技術方案 -> 收集數(shù)據(jù) -> 預處理數(shù)據(jù) -> 撰寫特征工程 -> 模型訓練 -> 調(diào)參 -> 看結(jié)果 -> 調(diào)參 -> 看結(jié)果 -> 重新收集數(shù)據(jù) -> 預處理數(shù)據(jù) -> 收集更多數(shù)據(jù) -> 調(diào)參 -> 調(diào)參 -> 調(diào)參 -> 調(diào)參 -> 換個公司繼續(xù),循環(huán)往復。
可謂:調(diào)參調(diào)參,轉(zhuǎn)眼已過十年間。建模建模,技術方案成蹉跎。
看似高大上,實則苦累煩的算法工程師,每天沉浸在枯燥的調(diào)參中,面對復雜的業(yè)務場景、積累不足的數(shù)據(jù)、參差不齊的質(zhì)量,各大廠家層出不窮的推出新的 AI 芯片和硬件,讓你適配和選擇起來都非常痛苦。

AI 開發(fā)又是一個系統(tǒng)工程,任何一個環(huán)節(jié)都充滿復雜性。其實 AI 開發(fā)的姿勢,完全可以不這樣苦逼。你能想象到你坐在工位上,不需寫一行代碼,站在百度多年的技術和數(shù)據(jù)經(jīng)驗成長起來的肩膀上看世界,可以有多爽?

今天想給你推薦一款高效能神器: 百度 BML 全功能 AI 開發(fā)平臺 。為 AI 開發(fā)人員提供豐富的建模方式,高性能 AI 套件、高性價比的算力資源,讓你可以解鎖 AI 開發(fā)新姿勢。
有了 BML,你一個人可以做出超過 3 個人算法工程師的事情?。ㄟ@意味著 AI 開發(fā)崗位迎來了新一輪的人員洗牌)
少量代碼構(gòu)建高精度模型
BML 面向初級的 AI 開發(fā)者提供預置模型開發(fā)的腳本調(diào)參建模。你不需要代碼細節(jié),鼠標點一點,選擇合適的預訓練模型和網(wǎng)絡,就可以進行調(diào)參。
你可以使用 67 套優(yōu)選模型與網(wǎng)絡組合,這意味你甚至不需要具有 AI 相關的知識,就可以完成整個流程建模和模型訓練流程。
精度的部分更是令人欣喜,獨家內(nèi)置了百度超大規(guī)模預訓練模型,可以說你免費邀請了百度的技術團隊幫你進行模型調(diào)校,輕松達到 95% 的模型精度。

高度定制的云端 IDE Notebook
同時與 EasyData 打通,讓你可以直接導入標注數(shù)據(jù)。IDE 基于 JupyterLab 擴展 50+ 優(yōu)化項,集成了 VisualDL、集成資源監(jiān)控工具,代碼版本管理、模型版本管理。這是我見過的最簡單、方便、快捷的 Notebook,包括頁面設計顏值都在線。

至少節(jié)省 90% 的開發(fā)時間的模型管理
在模型進行訓練的過程中,有一項事情很重要且效率低下的事,那就是不同訓練任務的模型管理與轉(zhuǎn)換。
BML 支持多種訓練方式,在訓練任務成功后,可以把生成的模型導入到模型倉庫中。模型倉庫是模型的中央存儲倉庫,可把不同訓練方式得到的模型統(tǒng)一托管在模型倉庫中,并輕松實現(xiàn)模型的轉(zhuǎn)換。
并且還支持將你在本地已經(jīng)訓練好的模型導入倉庫,將模型部署為在線 API,或者轉(zhuǎn)化為可離線預測的 設備端或服務器端 SDK ,讓人直呼內(nèi)行。

AI 開發(fā)者的貼身管家
有一說一,百度 AI 最近這幾年在極力降低 AI 開發(fā)者的開發(fā)難度。除了 BML 以外,還有基于應用開發(fā)者的 EasyDL,支持圖像、文本、視頻、語音、OCR、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及商品檢測 7 大方向,包含 17 種任務模型,服務了超過 90 萬企業(yè)。
百度零門檻、高精度、高效率的 AI 平臺工具,將成為接下來 AI 開發(fā)者的有力武器,趁早使用趁早收益。
現(xiàn)在正是 百度飛槳企業(yè)版的 “2021 萬有引力計劃”,可以免費領取價值一萬元 AI 平臺體驗資格。(時間有限,盡快領?。。?/span>

百度飛槳企業(yè)版其實是百度融合了 EasyDL+BML 雙平臺所打造,讓你的企業(yè)無需算法基礎,即可便捷?效的完成數(shù)據(jù)采集標注、模型開發(fā)、部署落地的全部流程。
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體驗內(nèi)容包模型建模、模型訓練、模型部署、模型調(diào)用等等內(nèi)容。你可以使用這 10000 元的 AI 特權(quán),兌換:
6000+ 小時的自定義模型訓練時長;
590+ 小時的預置模型腳本調(diào)參;
公有云模型部署服務 400+ 小時配額;
或者兌換 50 個設備端的 SDK。
這你足夠可以自己開發(fā)一個 AI 模型 Demo 了,不領就錯億!

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