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视学算法

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2021-05-24 01:51

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重磅干货,第一时间送达

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,邀请最牛的 AI 大脑为你 “训练模型”,可以有多爽么?

 
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。

5 月 21 日晚 19:00-21:00 百度高级研发工程师将倾囊相授基于 BML 平台实现模型压缩部署、小目标检测模型开发。

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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)

 l少量代码构建高精度模型

BML 面向初级的 AI 开发者提供脚本调参建模。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 36 套经典 NLP 网络与模型组织、26 套 CV 网络与模型组织,以及覆盖了 CV、NLP 常见任务。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,独家内置了百度超大规模预训练模型,可以说你邀请了百度的技术团队免费帮你进行模型调教官方说最高可以达到 95% 的模型精度。这我倒是没试,文末有免费领取万元试用券,你可以试试。
 

高端定制的云端 IDE Notebook

与 EasyData 打通 Notebook,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。
 

减少 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,减少 90% 开发时间,提升 10 倍模型推理速度。
 
并且还支持将你在本地已经训练好的模型导入仓库,将模型部署为在线方式,或者转化为可行性离线部署的 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、结构化数据以及零售行业 7 大技术方向,包含 16 种任务模型,服务了超过 90 万开发者。
 
百度零门槛、高准确度、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。更有百度飞桨企业版的 “2021 万有引力计划”,可以免费领取价值一万元现金福利,限时福利,直播间领取。
 
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