百度打造了中国第一个自主研发、开源开放的产业级深度学习平台飞桨,相当于人工智能时代的操作系统。 基于飞桨,百度进一步攀登预训练大模型的技术高地,打造具备“知识增强”能力的文心大模型,其中多个模型达到世界领先水平。 除了在“AI 硬指标”方面,各家 AI 云服务厂商同样在打磨自己独特的 AI+行业变现能力,以博得更高的市场份额。
而在开发机场景,GPU 间歇使用,存在平均利用率不足,导致资源浪费的问题。 百度智能云提供的云原生 AI 方案支持 GPU 架构感知、 AI 框架作业编排,提供 TensorFlow、Pytorch 等多种深度学习框架的 operator,降低了分布式训练门槛,通过支持 RDMA 网络适配,自研通信库加速,感知调度等全面加速多级多卡训练效率。
轻量应用服务器与云服务器BCC的产品对比如下表所示: 对比项 轻量应用服务器LS 云服务器BCC 适用人群 中小企业、个人开发者、学生 具备一定开发或运维经验的个人或企业用户 业务场景 适用轻量级且访问量较低的应用场景: 个人建站 在线客服 预约系统 社区论坛 云端学习环境 CRM系统 可覆盖全业务场景,典型场景如下: 个人网站/企业网站/电商 关系型数据库/分布式缓存 NoSQL数据库 大型多人在线游戏
也要大量任务相关的训练数据,通过深度学习方法自动获取特征(表示学习)进行端到端分类学习; 第三范式: 预训练-精调范式 ( 目标工程 ):当前使用比较多的预训练+微调范式,通过预训练方式(比如掩码语言模型Masked Language Model)来学习海量的语言学知识,然后下游使用少量任务相关数据对预训练模型进行微调即可; 第四范式: 预训练-提示-预测范式 ( Prompt工程 ):当前进入了Prompt
文化旅游】国家博物馆数字讲解员 目录 应用简介 开发指导 2.1 前期准备 2.2 应用开发 2.3 应用调试 2.4 应用发布 应用简介 应用来自于百度智能云解决方案团队 【国家博物馆数字讲解员】旨在为文博爱好者提供参观游览过程中的全能知识助手,提升游览者个性化问题的精准解答,提升游览体验,满足学习热情。
智能的系统内核和高效的异构算力 了解更多 百舸异构计算平台AIHC 面向大规模深度学习的高性能云原生AI计算平台 了解更多 百度智能云千帆ModelBuilder 一站式企业级大模型平台,提供先进的生成式AI生产及应用全流程开发工具链 了解更多 百度智能云千帆AppBuilder 高效开发你的AI原生应用 了解更多 百度智能云曦灵·数字人平台 最拟人的数字人直播、最轻松的数字人视频创作、最自然的数字人对话体验
天资·智能气候预测系统) 客户收益 智慧气象提升防灾减灾救灾能力与各行业融合发展 基于“天枢”大数据云平台,百度智能云为重庆市气象局提供了百度飞桨(PaddlePaddle)深度学习平台,初步形成气象AI深度学习能力,支持气象预报的模型训练,有利于进一步提升天气预报准确率。天资·智能预报系统利用百度深度学习技术,2019年上半年将月气温预测准确率提高了16分,月降水预测准确率提高了6分。
智能Debug 功能介绍 智能Debug旨在解决开发过程中遇到的代码构建报错、代码运行报错、常见shell命令执行报错。通过结合报错日志信息和相关代码上下文,利用百度工程师丰富的Debug经验和文心大模型能力,分析报错原因并给出解决方案和修复后的代码,提升Debug效率。
同时,为了在边缘侧快速实现高性能计算机视觉与深度学习的开发, 百度选择英特尔OpenVINO™工具包,通过加速视觉应用的开发,部署了功能强大的AI视频分析系统。该系统配备摄像头,一旦监测到任何意外事件(如垃圾从卡车掉落),可立即通过无线连接进行报告,实时监控运输卡车,及时向总部汇报运输过程中的异常状况,而无需在事后通过视频回放来观察异常状况。
组件功能 集成主流深度学习框架,提供开箱即用的深度学习任务提交能力,目前支持以下深度学习框架: 1、TensorFlow( TFJob ) 2、PyTorch( PyTorchJob ) 3、MXNet( MXJob ) 4、PaddlePaddle( PaddleJob ) 使用场景 您可以直接在 CCE 集群上运行深度学习任务,提高 AI 工程效率。