4月产品升级｜解锁40多项新功能！

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https://ai.baidu.com/creativity/index

>> EdgeBoard 软硬一体产品

EdgeBoard 软硬一体产品包含 EdgeBoard 边缘 AI 计算盒和百度大脑 AI 能力，可离线本地化部署，适用于摄像头数量较少的分散场景，在边缘侧完成模型推理，有效节省服务器硬件、带宽传输等成本。

• 能力丰富效果好： 持续适配、升级更多百度大脑 AI 能力，算法效果有保障；

• 硬件可靠性能强： 工业级元器件，高性能芯片支持8路高清视频解码，算力可达2.4TOPS；

• 服务全面易开发： 内置可视化管理系统，便于设备管理、模型配置和二次开发。

现已推出 EdgeBoard-人体关键点软硬一体方案、人体检测软硬一体方案、人体属性识别软硬一体方案、安全帽佩戴合规检测软硬一体方案、烟火检测软硬一体方案。

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https://aim.baidu.com/provider/25abbdba-1cab-4d8b-9094-b1ed93d5b0ca

>> “EdgeBoard 深度学习计算卡 Lite 教育特别版”【全新发布】

为推进产学研融合，加速 AI 产业与职业教育的融合，百度联合软件杯组委会发布高职组赛题《有限边缘算力下的电路板故障检测》上新“EdgeBoard 深度学习计算卡 Lite 教育特别版”产品。该产品内置赛题 baseline，方便参赛同学快速上手。

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https://aim.baidu.com/product/35beabc0-70fb-435b-9e01-07abe40f70cb

>> 国家 A 类赛事—全国大学生智能汽车竞赛【火热进行中】

全国智能汽车竞赛是以智能汽车为研究对象的创意性科技竞赛，百度协同赛事组委会举办“全国大学生智能汽车竞赛创意赛-百度赛道”，吸引了来自全国数百支院校队伍参加。赛事使用线上 AIStudio 平台训练模型，部署在 EdgeBoard 板卡上推理模型。百度为参赛学生免费提供数万小时的 TeslaV100 算力卡及400套免费的 EdgeBoard 套件支持，降低学生参赛门槛。赛题分为线上赛和线下赛，目前线上赛已逾2800名学生报名参加，线上赛题将于6月1日截止报名。

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https://aistudio.baidu.com/aistudio/competition/detail/68

>> 飞桨企业版—零门槛 AI 开发平台 EasyDL

▍ EasyDL 图像上线 数据不平衡自动优化策略

有效提升模型效果【全新发布】

在零件质检、稀有动物识别、气象云状识别等场景中，经常出现样本数据分布不均的情况，部分标签的数据量较小导致识别精度难以提升，EasyDL 在图像分类模型中上线了数据不平衡自动优化策略，可有效提升模型准确率与泛化能力，在多场景实验中模型效果平均提升3.1%。

▍ EasyDL 文本新增多语种文本分类模型

全方位提高模型开发效率【全新发布】

多语种文本分类模型，依托于百度多语言预训练模型 ERNIE-M，可在 EasyDL 中轻松构建可理解96种语言的文本分类模型，同时还可以使用 EasyData 智能数据服务高效的进行在线数据标注、发布和管理多人协同标注任务以及进行数据自动清洗提高数据质量，并通过 EasyEdge 将模型以公有云 API 或本地服务器的形式进行部署，全方位帮助开发者提高模型开发效率。

▍ EasyDL 模型部署本地 API 服务正式商用

支持线上自助购买，轻松下单【正式商用】

基于数据安全、应用系统封装复杂度、模型能力调用便捷性以及成本预算角度考虑，越来越多的客户倾向于采用本地服务器 API 的形式将模型能力部署在本地，以私有 API 的形式进行应用。目前 EasyDL 模型部署本地 API 服务已支持在线购买，登录账号访问百度智能云控制台即可自助购买并查看订单信息。

立即体验 EasyDL → https://ai.baidu.com/easydl/

>> 飞桨企业版—全功能 AI 开发平台 BML

BML 公有云：

▍ BML 公有云 API 服务支持流量自动启停服务功能， 大大节约成本【能力升级】

为降低用户公有云 API 服务使用成本，提高算力资源使用效率，BML 现已支持基于流量的服务自动启停功能。当用户开启该功能后，可设定自定义时间，若在指定的时间内无服务请求流量，系统会自动进入休眠；当有新的服务请求时，系统会自动恢复服务。当服务处于休眠状态时，用户无需付费，通过使用该功能实现按需付费，有效降低成本。

▍ BML 模型仓库支持导入本地模型

灵活部署【能力升级】

BML 支持用户将本地开发训练的模型导入到 BML 模型仓库中，导入后的模型可借助 BML 灵活的模型部署能力，快速发布在线服务或打包模型进行离线部署。通过端云协作的开发模式，极大加速 AI 应用的开发过程。此外，该特性有效降低从模型文件到端侧推理转换过程中的复杂度，帮助用户更便捷的完成从模型文件到推理服务的转换过程，提高 AI 开发效率。

BML 立即体验 → https://ai.baidu.com/bml/

>> 飞桨 PaddlePaddle 开源深度学习平台

▍ 飞桨分布式训练又推新品

4D 混合并行可训千亿级 AI 模型

早在2018年，飞桨的纯 CPU 参数服务器模式就可以支持万亿规模稀疏参数的模型训练。之后随着模型中网络结构更加复杂，以及对训练效率和性价比的进一步追求，飞桨参数服务器技术也在更新换代：从早期 Worker 节点的硬件型号必须一致的纯 CPU 参数服务器到纯 GPU 参数服务器，再到 CPU、GPU、其它 AI 硬件混布调度训练的异构参数服务器，始终引领参数服务器技术的发展；近期又创新性的提出了 4D 混合并行策略，支持训练千亿级稠密参数模型。

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https://mp.weixin.qq.com/s/BblzcVn0NQ-QIhywvmoOuA

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