如今應該沒人能否認AI帶來的便利，越來越多與生活息息相關的企業用AI創造價值，比如漢印使用AI在線下進行果蔬識別稱重、上海浦東水務使用AI巡檢閥門系統、獵頭企業使用AI模型高效利用沉默簡歷庫......

AI 中小企業向往又恐懼？

但真正的從業人員才知道，AI 行業除了“人員薪資高”的標簽，還有很多頭疼的標簽，比如“開發高門檻”“維護費用高”“資源耗費量大”“迭代周期長”。

中小企業和個人就像幼弱的小馬，試圖拉動 AI 這架龐大機器，必定困難重重。AI 開發是個系統龐大的工程，業務場景復雜，牽一發而動全身。AI 落地往往要求企業既要有資深算法工程師，也要花費大量的時間在機器資源的準備和維護上，高昂的算力成本對中小企業來說十分頭大。

如果有一款為企業或個人開發者提供機器學習和深度學習一站式 AI 開發服務，并提供高性價比的算力資源的平臺，那我是不是就解決了上面的難題了？

你別說，還真有，比如百度 BML 全功能 AI 開發平臺真的做到了！基于英特爾至強集成AI加速，不論是體驗還是性能都出色地超過預期！

用最簡單的方式，做精度最高的模型

我更想用3個成語總結 BML 的優勢：信手拈來、同源共流和軟硬兼施

信手拈來：AI初學者也可構建高精度的模型：

當你想做AI的時候，第一件事是不是要高薪招聘具有 AI 開發經驗的人？并且需要很長時間的模型搭建和訓練過程，對模型的準確度也很難有保障。

但在 BML 平臺可以少量代碼完成模型創建和模型訓練，現有的團隊完全可以撐起接下來的任務，保守估計每年可以至少節省上百萬人力成本。并且 BML 預置的百度超大規模視覺預訓練模型，其中的模型視覺預訓練和文心 ERNIE 都處于業界領先水平，準確度極高。

你等于掌握了百度多年的技術與數據積累，站在百度的肩膀上做 AI 模型開發，簡直事半功倍。

同源共流：開放全面的模型管理服務，提供統一的管理能力

在模型開發訓練的過程中，其實有一項事情很重要且效率低下，那就是不同訓練任務的模型管理問題。

BML 支持多種訓練方式，在訓練任務成功后，可以把生成的模型導入到模型倉庫中。模型倉庫是模型的中央存儲倉庫，可把不同訓練方式得到的模型統一托管在模型倉庫中，并輕松實現模型的轉換。

并且還支持將你在本地已經訓練好的模型導入倉庫，將模型部署為在線API，或者轉化為可離線部署的設備端或服務器端 SDK，讓人直呼內行。

軟硬兼施：端云一體，落地更便捷

不論開發什么工具，適配問題永遠都是系統落地的“絆腳石”，大量的人力、系統都都會浪費在這里。我曾經見到過一家公司，搭了個團隊就為了多端適配，提升模型推理能力。

但在 BML 就高效太多了，除了常見的windows、Mac OS、Linux、Unix 以外，BML 的模型誕生之初就適配了包含昆侖、飛騰在內的 15 種芯片、以及麒麟、統信國產操作系統，讓你的產品面對未來的市場競爭如虎添翼。更支持 6 款軟硬一體產品，幫你提升 10 倍模型識別速度。

這可能是國產適配方案最廣最全的解決方案，也是幫你構建企業競爭力的有力方式。

說的太多，就很像無腦吹，其實我已經很克制了，BML能說（chui）的太多，這三點算是企業和開發者最頭疼的典型問題，所以就說了下。

但我說的再好都是我的感受，不如你親自體驗BML 建模、訓練、部署、調用的強大和高效。哪怕不體驗，了解下都算是自己見識的增加，值得。

責任編輯：lq6