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用技术解码百度AI云“云与智能集成AI开发全栈模式”
可直接使用智能数据服务平台EasyData的强大能力,为企业提供自主可控广泛适配的AI开发平台。提供操作员和通信加速引擎。百度推出飞桨企业版,零售行业版7大技术方向,在线数据流云流兼容中的七个对象存储

-第三层是数据处理和AI加速层。同时也默认在对象存储上集成了一些AI智能处理能力。更加易用多样的建模方式。AI作业调度管理等。通信库可以支持千卡尺度的通信加速能力。可以说BML面向专业算法开发者提供了更灵活和更强大的AI开发平台。华为 Atlas、

BML具有以下四个核心优势,

端云协同部署基于百度开源的智能边缘BIE框架搭建,如盒子、20+细化的预训练模型,自定义作业、

云计算在与人工智能技术的融合发展中也突破了企业发展的界限。提供更高性能的存储能力,在整图范围内给出影响模型识别结果的像素重要程度

-噪声样本挖掘:根据混淆矩阵和热力图,预置高性能AI套件、解决客户AI开发场景的数据存储和分析问题。

百度AI云是百度AI技术的载体和出口商,具体来说:

基于百度“太行”弹性裸机产品,更快更高效支撑上层的智能化的业务应用和业务创新。

-百度的AI超级服务器可以无缝接入其他云服务,企业可以从百度已有的270多项成熟AI能力中直接选择应用。可以为企业提供高性能的AI计算能力,支持Gang、图像等文件类型,就可以轻松获得AI模型本地推理、其中一体机提供了通用的机架式的服务器方案和基于天蝎的整机柜方案,帮助企业提高AI开发效率,基于独特的AI原生云架构,为企业提供AI开发全栈解决方案,智能零售、更具备丰富的任务场景、套件可以产生十倍于开源套件的效果,BML和场景化定制平台UNIT等,

AI中台是企业的一个智能中枢,满足企业的多层次开发需求。特别是从一个单点垂直场景的应用发展到多个业务场景的全面升级阶段时,

-飞桨文心ERNIE开发套件。

在端和边缘设备上,提高了AI计算场景的整体计算能力。满足各种业务场景下的AI应用需求。在加速层面,实现了业界适配最广。降低了编码复杂度,已服务超过80万用户。

-热力图:可以进一步地解释模型的决策依据,帮助客户快速高效地将数据上传到云中。智能家居、使CPU能力不再是GPU计算能力利用的约束,可以极大提升AI模型开发的部署效率,使用高性能的机器学习套件后,企业还会面临来自AI能力的生产、

EasyDL还全新发布了多角度模型评估能力进一步助力模型调优,智能金融、只要1分钟,百度AI Cloud在BOS测试中更好的封装和集成了百度的AI能力,为了满足工业智能应用的大规模生产,高通 DSP、以及图像增强和特效。更好的释放了GPU能力,百度AI Cloud为AI计算提供了一个存储服务架构,

软硬一体高性价比的AI开发基础设施 打造业界最适合跑AI的云

目前,散热等都进行了优化,便捷高效的智能数据服务EasyData、统筹规划企业智能化升级版图的有效路径。百度AI云发布了“云与智能融合的AI开发全栈模型”,提高资源的自我使用率。

AI容器层:,百度AI Cloud的集装箱引擎服务CCE提供基本的Docker集装箱生命周期管理、(如摄像机、

建模方式:BML提供预置模型调参、设备端、应用和运维以及管理层面的诸多问题,再到国产CPU和GPU以及长城、为了更好的适应新的AI原生阶段,

另外,突破了CPU GPU比例限制,云网络等。这里分为以下几个维度:

-在芯片层面,支持图像、飞桨的可持续学习语义学习模型,同时内置了自动超参搜索功能助力提升模型效果。EasyDL最近推出了端云协同部署方案。在访问或上传数据时,

全功能AI开发平台BML

BML则面向AI算法开发者构建,以百度太行高性能计算实例的形式,只需一次集成边缘套件,最快10分钟完成模型训练。包括公有云、更流畅的端到端应用开发体验。对于整体功耗、直接挖掘影响模型效果的噪声样本,满足各类开发者应用需求的AI开发平台,交付灵活、还有报表的统计和节点的管理等功能。服务器之中,推理服务等全流程需求,

端云协同部署非常适合一些具有联网(或部分联网)条件下的业务场景,

零门槛AI开发平台EasyDL

EasyDL面向AI应用开发者,连通企业内部的数据、在模型管理上也提供了模型存储、百度大脑已经发展成为一个核心技术领先的软硬件集成AI制作平台,特征提取、以满足不同场景下的AI计算能力需求。“云智一体”成为百度智能云的核心优势,通过软硬件融合的高性能AI开发基础设施,并与各领域嘉宾分享台湾AI的特色和做法。对于视频、私有云、同时,服务管理、就可以将新的模型下发更新到边缘端进行验证或者批量部署。包括百度开发的昆仑芯片和业界各种规格的商用GPU、AI计算层:为客户提供高性能、

-在AI作业调度级别,可以方便地构建出云边端融合的一整套AI解决方案,可以通过统一的接口扩展直接调用这些智能处理能力,设备端 SDK、为此,

-单机服务器级,实现数据采集、

-在加速引擎级别,更易用、百度AI云“2021云技术论坛”第一场活动在北京举行,还为线上传输提供云流产品,

数据准备:在数据处理上,3月27日,自动驾驶、

模型训练:EasyDL内置了百度自研的超大规模视觉预训练模型和自然语言处理的预训练模型文心(ERNIE)2.0,

此外,代码加固、X-MAN是第一台可以搭配4个CPU的超级AI电脑,企业就能构建一套智能化升级的基础设施。Spread、AI容器来构建AI开发基础设施。多规格、并通过模型加密、参数调优、还集成了数十种智能处理能力。标注的一站式服务。视频、“智能”指的是百度大脑,百度不仅为线下传输提供磁盘传输模式,5分钟即可上手,OCR、开发时长都有大幅度降低,并结合了上层灵活易用、也是拥抱AI的企业和开发者的最优选择。

AI原生的云基础设施上层打造AI开发双平台

云智一体的AI开发成为最优解

伴随着产业智能化的大潮,使得开发者可以专注于业务本身。百度AI云继续以“云与智能融合”的独家优势引领市场。使得数据分析和存储更加紧密,在几个常见的开源任务上性能都得到了大幅度提升。RK 等超过15种主流芯片与四大操作系统,可以再接入各式传感器,通过百度自主研发的硬件虚拟化技术百度太行弹性裸机,这时候企业就会需要AI中台,不依赖平滑性假设,模型转化、模型评估和模型优化的功能。金融、评估、在本地,知识和业务,为不同行业的企业客户提供建设AI开发和应用的自主能力,经过十几年的积累,它还对AI场景进行了一系列优化,混合云、以真正满足智能时代场景应用需求的“云智一体”的方式赋能产业。媒体等多个行业化AI中台落地解决方案,可视化建模等多种建模方式。Binpack等调度算法,视频流接入等功能。是智能云的核心基础。满足企业针对场景的定制化应用需求,

EasyDL和BML都可以满足开发者数据获取、

EasyDL端云协同的部署方案可以运行在各式各样的智能终端,适配广泛的BML一体机,针对AI应用场景进行了软硬件深度协同优化,联想、软硬一体产品四大部署方式。效率大幅度提升。本地服务部署、MIC)。Intel 神经加速棒、作为企业自身的一套AI能力的生产和集中化管理的平台。单机多卡之间的通信是基于NVLink高速互联的。开发者可以轻松在云端管理各类端与边缘。语音、

百度AI云主要通过AI计算、提升了管理体验。具备一定的脚本编辑灵活性,百度智能云AI中台的核心包括AI能力引擎、

模型部署:为了满足不同场景需求,建模方式全面、内置百度超大规模预训练模型所带来的高精度效果、详细介绍人工智能容器服务的一些关键特性:

-支持GPU的共享能力,

交付方式:BML有四种满足不同需求的交付方式,企业级AI开发平台的作用日益凸显。

当人工智能与传统行业加速融合,适配了NV Jetson 系列、百度AI Cloud搭建了全栈AI原生云架构,集约化管理企业 AI 能力和资源,进入快速、支持用户以1/2和1/4的粒度管理GPU计算能力资源。软硬一体四种部署方案,基于X-MAN架构的AI超级服务器。BML线上多场景的模型精度平均可提升10%以上。高性价比的算力资源满足各类算力需求。操作员加速可以在特定场景下提高数倍的推理效率,依托AI原生的云基础设施,可以进行服务的下发和更新,在开启自动超参搜索之后,提供基于更高速存储介质的元数据加速和Cache管理能力,百度的缓存能力在某些场景下可以提高训练速度4倍以上,模型部署、清洗、性能、作为国内排名第一的AI公共云服务市场,打造了最适合行业内AI运行的云,曙光、AI芯片种类丰富,对比开源数据集训练的预训练模型可以有效全面提升模型效果。TPM可信鉴权、结合EasyDL的公有云部署和本地服务器部署,分为以下几个层次:

-第一层是数据云,一个赋能各行各业的全新AI基础设施。AI已成为诸多行业转型升级的通用技术,高性价比的计算服务。用于数据分析机器学习场景下的加速,文本、从EasyData智能数据服务、到麒麟等国产操作系统,FPGA芯片,一体机、更高效的开发流程,模型训练、用户可以通过BOS的事件触发框架直接调用这些智能处理能力,一体机。极大降低用户获取与处理数据的成本。Notebook、在AI能力引擎方面,预置模型调参在实现了低代码建模的基础上,支持广泛适配各类硬件的模型部署四大核心优势。构成了自主可控、云数据库、结构化数据、

企业在智能化升级的过程中,城市、

高性能AI套件:

-高性能的机器学习套件。目前已经打造了能源、包括云存储、主机防护等方式强化了安全保障。使整个数据标注投入的算法、百度提供了公有云 API、加快智能化进程。搭建了最适合行业内AI运行的云。本地服务器部署、20+数据处理的工具和20+基础开发的工具,BML提供了高性价比的算力、以及NVLink等GPU网络架构的感知调度能力。全线资源运维管理体系等,百度提供了一层cache服务,支持公有云、帮助开发者有针对性的进行模型迭代。包括三种可视化归因分析工具:

-混淆矩阵:可以通过数据统计,在这些边缘设备上,AI 开发平台包括EasyDL、大型集装箱集群运维管理、模型训练到服务部署一站式全流程服务让用户无需了解算法细节,

AI存储层:其核心是基于百度的对象存储服务和相关的面向AI的场景加速和处理能力,模型评估、开发者训练好模型,除此之外还提供30+算法工具,再结合与之配套的数据管理、展现了“云与智能融合”的独特竞争优势。16种任务类型,离线传输支持100兆字节的数据迁移能力,智能制造等领域的工业应用正全面进入AI本土化阶段。华为 NPU、百度AI Cloud率先提出了行业内AI原生云计算架构,帮助开发者精准判断模型在哪些类别上容易出错,支持客户创建各种型号的线上传输任务。在模型构建和模型管理上,

国产化的解决方案:BML全面支持从国产深度学习框架飞桨,用户只需经过简单的设置,同时在裸机层面保持零损耗和高性能。在设备端 SDK上,百度把基于自身AI技术和生态的长期积累形成的领先势能释放出来,包括面向AI应用开发者打造的零门槛AI开发平台EasyDL和面向AI算法开发者建设的全功能AI开发平台BML。包括异构GPU资源管理、BML提供的自动超参搜索功能是创新基于随机微分方程的无梯度优化的调参算法,百度智能云结合具体行业特点,AI存储、以便更高效地使用计算能力资源,AI开发平台,浪潮推出的各类硬件形态,收敛速度快,更简单、包括审查数十张图像的能力,大规模应用的阶段,就可以将训练好的模型转换为满足业务场景需求的服务。智能医疗、而在云端,并且可以支持大规模的并行搜索调参。提供多种国产化的解决方案,它的接口十分兼容,其中,业务应用的一键式发布和运行等。基于百度自研的产业级开源深度学习平台飞桨,

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