算法工程师每天都在干嘛？

相信大部分算法工程师每天的工作都是：提出技术方案 -> 收集数据 -> 预处理数据 ->  撰写特征工程 -> 模型训练 -> 调参 -> 看结果 -> 调参 -> 看结果 -> 重新收集数据 -> 预处理数据 -> 收集更多数据 -> 调参 -> 调参 -> 调参 -> 调参 -> 换个公司继续，循环往复。

可谓：调参调参，转眼已过十年间。建模建模，技术方案成蹉跎。

看似高大上，实则苦累烦的算法工程师，每天沉浸在枯燥的调参中，面对复杂的业务场景、积累不足的数据、参差不齐的质量，各大厂家层出不穷的推出新的 AI 芯片和硬件，让你适配和选择起来都非常痛苦。

AI 开发又是一个系统工程，任何一个环节都充满复杂性。其实 AI 开发的姿势，完全可以不这样苦逼。你能想象到你坐在工位上，不需写一行代码，邀请最牛的AI大脑为你“训练模型”，可以有多爽么?

今天想给你推荐一款高效能神器： 百度 BML 全功能 AI 开发平台。为 AI 开发人员提供丰富的建模方式，高性能 AI 套件、高性价比的算力资源，让你可以解锁 AI 开发新姿势。

5月21日晚19:00-21:00百度高级研发工程师将倾囊相授基于BML平台实现模型压缩部署、小目标检测模型开发。

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有了 BML，你一个人可以做出超过 3 个人算法工程师的事情！（这意味着 AI 开发岗位迎来了新一轮的人员洗牌）

l 零代码构建高精度模型

BML 面向初级的 AI 开发者提供脚本调参建模。你不需要代码细节，鼠标点一点，选择合适的预训练模型和网络，就可以进行调参。

你可以使用 36 套经典 NLP 网络与模型组织、26 套 CV 网络与模型组织，以及覆盖了 CV、NLP 常见任务。这意味你甚至不需要具有AI相关的知识，就可以完成整个流程建模和模型训练流程。

精度的部分，独家内置了百度超大规模预训练模型，可以说你邀请了百度的技术团队免费帮你进行模型调教，官方说最高可以达到 95% 的模型精度。这我倒是没试，文末有免费领取万元试用券，你可以试试。

l 高端定制的云端 IDE Notebook

与 EasyData 打通 Notebook，让你可以直接导入标注数据。IDE 基于 JupyterLab 扩展 50+ 优化项，集成了 VisualDL、集成资源监控工具，代码版本管理、模型版本管理。这是我见过的最简单、方便、快捷的 Notebook，包括页面设计颜值都在线。

l 减少 90% 的开发时间的模型管理

在模型进行训练的过程中，有一项事情很重要且效率低下的事，那就是不同训练任务的模型管理问题。

BML 支持多种训练方式，在训练任务成功后，可以把生成的模型导入到模型仓库中。模型仓库是模型的中央存储仓库，可把不同训练方式得到的模型统一托管在模型仓库中，并轻松实现模型的转换，减少 90% 开发时间，提升 10 倍模型推理速度。

并且还支持将你在本地已经训练好的模型导入仓库，将模型部署为在线方式，或者转化为可行性离线部署的 SDK ，让人直呼内行。

AI 开发者的贴身管家

有一说一，百度 AI 最近这几年在极力降低AI开发者的开发难度。除了 BML 以外，还有基于应用开发者的 EasyDL，支持图像、文本、视频、语音、OCR、结构化数据以及零售行业7大技术方向，包含16种任务模型，服务了超过 80 万开发者。

百度零门槛、高准确度、高效率的 AI 平台工具，将成为接下来AI开发者的有力武器，趁早使用趁早收益。更有百度飞桨企业版的 “2021 万有引力计划”，可以免费领取价值一万元现金福利，限时福利，直播间领取。

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