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BML全功能AI開發平臺
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BML全功能AI開發平臺
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產品介紹
面向企業和個人開發者的機器學習集成開發環境
BML 全功能AI開發平臺為經典機器學習和深度學習提供了從數據處理、模型訓練、模型管理到模型推理的全生命周期管理服務,幫助用戶更快的構建、訓練和部署模型。BML將AI模型開發過程中依賴的各種工具、框架、庫集成在產品中,并通過簡單易用的方式交付給開發者。 提供兼具廣度與深度的機器學習棧,其將機器學習交付于每位開發人員,開發者無需關注底層資源管理、運維和開發環境準備,通過開箱即用的云端機器學習開發環境,提升開發者的效率,加速各領域的智能化進程。 -數據管理:支持智能標注、數據清洗、線上數據回流等功能,提供數據集版本管理,數據與模型的關系更清晰; -模型構建:基于百度超大規模數據集的CV預訓練模型和基于ERNIE的NLP預訓練模型,更快的獲得精度更高的模型; -云邊端全場景推理:將智能應用到所需的地方,無論云端、私有化服務器或設備端。
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公司名稱
百度在線網絡技術(北京)有限公司
員工人數
- -
融資輪次
- -
公司地址
北京市-北京市
成立時間
2000
官方網址
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共4張
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產品功能
數據處理
模型構建
模型管理
在線服務
本地部署
智能標注
用戶只需標注少量數據,即可發起智能標注任務完成剩余數據的標注,從而大幅降低標注的時間成本。 在智能標注過程中,系統也會抽取置信度較低的難例由用戶確認,在提升效率的同時保證標注質量。
多人標注
BML平臺提供了多人標注功能,以方便大規模數據標注中的團隊協作,從而提高數據標注效率。 任務發起后,系統會向團隊成員自動分發任務量,標注成員提交任務后,管理員可以進行標注結果校驗。
數據清洗
用戶可以一鍵對數據集中質量不佳或冗余的數據進行清洗處理,提升數據質量。 目前支持去除模糊、近似等冗余圖片,及過濾無人臉/人體圖片等高級清洗功能,也可清洗文本的表情符號和url,以及繁體轉簡
預訓練模型
BML平臺的預置模型調參模式,提供了百度獨家的超大規模預訓練模型、百度文心模型、飛槳精選模型等一系列優質的深度學習模型, 對比常規的預訓練模型具有更高的精度和性能,有利于用戶更快達到精度
自動數據增強
針對頻發的訓練數據集規模不足的問題,BML平臺提供了豐富的數據增強算子,并內置自動搜索策略。開啟自動數據增強后, 系統會根據用戶訓練數據情況生成對應數據增強方案,從而擴展訓練數據的規模
自動超參搜索
BML平臺開放了自動超參搜索策略,支持對超參數進行自動調優,提升模型精度。
本地導入
BML平臺支持用戶將本地已訓練好的模型導入到模型倉庫中進行模型納管, 將模型部署為在線服務,或轉換為可進行離線部署的SDK等。
多模型評估
在項目中,開發者經常需要對多個模型測試、對比,選擇性能最優的模型。針對該需求,BML平臺提供多模型評估的功能, 支持用戶創建評估任務,對比選定模型的多個版本在基準數據集下的性能。
智能歸因
沉淀了百度在深度學習模型調優領域的最佳實踐,通過樣本特征與模型效果指標的深入關聯性分析,自動定位影響模型效果的關鍵因素。
AB Test
BML在線服務中,同一API服務支持同時部署兩個模型上線,并且可以自由的調節流量分配占比, 便于用戶在調試之后根據效果選擇更合適的模型上線使用。
休眠策略
BML平臺的在線服務支持休眠策略,用戶可以將閑時設置為休眠時間,從而減少不必要的支出。
批量預測
針對大批量、低頻次的推理預測任務場景,BML平臺提供了批量預測功能,用戶可以上傳大批量數據進行推理,在數據處理完成后自動停止。 針對一些定時場景(如每天10點上傳),也支持用戶設置定時循環
一鍵模型優化
BML內置了模型裁剪及量化壓縮算法,支持一鍵模型優化并發布為加速版SDK。加速版SDK普遍在包大小、內存占用、識別速度等方面表現更優。
端云協同
BML端云協同服務能夠便捷地將BML定制模型的推理能力拓展至應用現場,提供臨時離線、低延時的計算服務。
定價
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套餐描述:
按量后付費,100小時公有云部署免費配額(1核cpu和4G內存折算為1配額),您可以通過訪問在線API實時獲取模型預測結果
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依科曼
慧安信科
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項目
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同類產品均分
綜合
- -
2.2
功能滿意度
- -
1.9
性價比
- -
1.9
易用性
- -
1.9
售后服務
- -
1.4
分數人員分布
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