一入AI深似海：中小企业向往又恐惧？
如今应该没人能否认ai带来的便利，越来越多与生活息息相关的企业用ai创造价值，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......
ai 中小企业向往又恐惧？
但真正的从业人员才知道，ai 行业除了“人员薪资高”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。
如果有一款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的平台，那我是不是就解决了上面的难题了？
你别说，还真有，比如百度 bml 全功能 ai 开发平台真的做到了！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
我更想用3个成语总结 bml 的优势：信手拈来、同源共流和软硬兼施
信手拈来：ai初学者也可构建高精度的模型：
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。
你等于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，简直事半功倍。
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，或者转化为可离线部署的设备端或服务器端 sdk，让人直呼内行。
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，也是帮你构建企业竞争力的有力方式。
说的太多，就很像无脑吹，其实我已经很克制了，bml能说（chui）的太多，这三点算是企业和开发者最头疼的典型问题，所以就说了下。
但我说的再好都是我的感受，不如你亲自体验bml 建模、训练、部署、调用的强大和高效。哪怕不体验，了解下都算是自己见识的增加，值得。
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但真正的从业人员才知道，ai 行业除了“人员薪资高”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。
如果有一款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的平台，那我是不是就解决了上面的难题了？
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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。
你等于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，简直事半功倍。
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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，或者转化为可离线部署的设备端或服务器端 sdk，让人直呼内行。
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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，也是帮你构建企业竞争力的有力方式。
说的太多，就很像无脑吹，其实我已经很克制了，bml能说（chui）的太多，这三点算是企业和开发者最头疼的典型问题，所以就说了下。
但我说的再好都是我的感受，不如你亲自体验bml 建模、训练、部署、调用的强大和高效。哪怕不体验，了解下都算是自己见识的增加，值得。
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