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百度机器学习BML

面向企业和AI开发者的端到端机器学习平台,可一站式完成数据预处理、模型训练与评估、服务部署等工作。
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产品概述

百度智能云AI开发平台BML是一款端到端的AI开发和部署平台。基于BML,用户可以一站式完成数据处理,模型训练与评估,服务部署等工作。平台提供了高性能的集群训练环境,海量算法框架与模型案例,以及操作便捷的预测服务工具,让用户可以专注于模型与算法本身,并得到优质的模型与预测效果。

产品功能

工作区
完全托管的交互式编程环境,实现数据处理和代码调试
点开即用的交互式运行环境Jupyter
完全托管的Jupyter环境内置多种常用算法框架和软件库,无需配置环境,点开即用,同时CPU实例支持用户安装第三方软件库,自定义环境,最大程度保证您使用的灵活性。
提供GPU资源
工作区的Jupyter运行环境为用户提供GPU计算资源,您的轻量级数据处理、训练需求可以直接在Jupyter中完成,快捷高效,并为大规模训练任务做好准备。
自动同步BOS数据
自动加载百度对象存储BOS中存储的训练数据,并将容器中数据实时同步到BOS上。
训练
多种深度/机器学习框架,一键发起大规模训练作业
支持多种深度/机器学习框架
支持Tensorflow / Pytorch / PaddlePaddle等多种深度学习框架和Rapdis cuML机器学习框架,您的代码可一键发起作业。
AutoDL/AutoML
支持自动图像分类和逻辑回归超参自动寻优,您只需提供训练数据和参数,即可完成模型训练和持续优化,最大化提升训练效率及效果。
大规模分布式训练
提供多种CPU、GPU套餐,支持多机多卡场景,单机最高可用8张Nvidia Tesla V100 GPU卡。
预测
预测模型灰度上线,高效率低延迟的预测服务
支持多种框架
支持TensorRT, PaddlePaddle,Anakin(基于PaddlePaddle深度优化的预测服务框架)等多种预测服务框架。
预测模型库
匹配模型数据和模型运行环境(Container Image), 管理(增/删/改)可部署的预测模型和其版本。
资源管理
为服务端点配置集群资源,监控生产环境中的服务,保证服务可用性的条件下在线变更服务资源。
A/B Test
端点服务支持不同版本模型的上线,从而支持客户对不同版本模型的效果评估。
负载管理
控制流向不同端点的数据流量,为业务中新模型的灰度上线,负载均衡和服务质量控制提供有效机制。

产品定位

产品优势

快速上手

点开即用的Jupyter环境,内置多种常用框架,无需配置环境。同时支持多种Auto算法,省去编程和超参数调优的繁重工作。

一站式开发和部署

在控制台进行简单点击或使用API调用,可一站式完成发起训练任务、获取训练模型、启动预测服务,覆盖了AI开发&部署的全流程。

灵活

在控制台进行简单点击或使用API调用,可一站式完成发起训练任务、获取训练模型、启动预测服务,覆盖了AI开发&部署的全流程。

高性能

产品资源采用容器技术,可快速启动和释放,多机多卡的分布式训练和对企业级超大规模数据的支持,可显著缩短开发所需时间。

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