支持RGB/深度/分割相机、相机注释、IMU、接触传感器、光线投射器。
什么是BML BML 全功能 AI 开发平台是一个面向企业和个人开发者的机器学习集成开发环境,为经典机器学习和深度学习提供了从数据处理、模型训练、模型管理到模型推理的全生命周期管理服务,帮助用户更快的构建、训练和部署模型。 智能的数据管理方式 将智能引入数据管理,自动化的完成数据清洗、数据标注等工作,为模型训练提供高质量数据。
而百度智能云在合作过程中,则为其提供了最权威的AI与生态能力,双方在硬件、内容、算法、评价体系四大领域深度融合,共同探索出一套AI教育的新模式。
深度学习/图像处理 GPU型实例 能够大幅提高机器学习及科学计算等大规模计算框架的运行速度,为搭建人工智能及高性能计算平台提供基础架构支持。 Hadoop/Spark/ElasticSearch 内存型实例 大数据型实例 适用于Hadoop、Spark群集以及其他企业大内存需求应用。
智能质检系统会判定该丝锭是否为异常产品,并对流水线做出分拨的指令……“将传统的光学成像与人工智能算法结合,实现对产品复杂表面的深度分析,由此解决了传统机器视觉识别能力不足的弊端。”百度智能云相关技术人员解释。 恒逸生产管理中心总经理王鹏谈道,“传统企业智能化转型都是摸着石头过河,需要在人工智能领域有长期投入能力的公司作为技术合作伙伴。
类 云服务器 轻量应用服务器 对象存储 内容分发网络 边缘计算节点 云数据库 RDS 云数据库 HBase 云数据库 Redis 容器引擎服务 CCE 函数计算 语音技术 人脸识别 图像识别 企业智能文档 文字识别 零门槛AI开发平台 全功能AI开发平台 图像搜索 内容审核 深度学习
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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。
其次,人工智能平台训练环境作为面向电力业务领域的支撑平台,可以提供支持主流的机器学习和深度学习框架的训练环境,可基于提供的框架构建、测试 AI 模型,构建电力设备领域端边云协同应用创新服务模式,全面提升电网业务智能化水平,降低人工成本。 第三,电力智能化“降低门槛”的趋势在实践中进一步凸显。
该方案深度充分发挥了PaddlePaddle框架的自由度与灵活度,开发了不同的深度学习模型(包括但不限于图像分析、语义分析和机器学习等多种模型)。通过使用AI Studio的GPU 快速建模功能,该方案可实现半小时内自动迭代一版识别模型的功能。