专家: BML 平台中支持NLP 相关的场景， 可视化（DAG）建模有NLP 算子可以直接使用， 另外集成了百度ERNIE的优势模型， 做成产线的建模方式， 可以根据不同的场景快速建模。

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专家: 您这里指的自己的平台是指什么平台？ 数据平台？建模平台？

专家: 可以打通

专家: 平台的定位是企业智能化转型的基础开发平台

专家: BML 具有深度学习的能力， 针对算法专业人员的比如notebook, 可视化建模等。 门槛比较低的建模方式图像和文本都有产线的建模， 比如目标检测 文本分类等

专家: 提供

专家: 我们有公有云版本和私有化部署的版本， 看您的需求。

专家: PaddlePaddle 是其中的一种， TF等通用框架也支持

专家: 具体看您说处的行业， 比如制造业的零部件瑕疵品检测， 能源行业的巡检等

专家: 首先看您建模的方向， 比如图像分类， 目标检测， 文本类的实体关系等我们都有产线的方式建模， 引入数据， 一键训练，发布服务，相对比较简单。

专家: 图片分类的比如： ResNet50，InceptionV4，DPN13等 目标检测：FasterRCNN， RetinaNet， YOLOV3 分割：deeplabv3p， unet， hrnet 文本分类：BiLSTM，BOW，FC，CNN等。

专家: NLP 方面除了Notebook的处理方式外， 平台还集成了百度自研的ernie预训练模型， 并做成产线的方式，降低了NLP建模的门槛。 具体的产线比如文本分类， 实体关系等

专家: 具体看您的行业， 需要具备的基本条件， 数据， 确定的场景， 建模的基础知识。 这个是可以开始AI基础任务前提。 提升模型效果还需要比如数据预处理能力， 模型的调参等

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专家: 大数据处理的比如spark, 深度学习的比如PaddlePaddle, Tensorflow， pytorch等通用框架

专家: BML可以对接客户内部的数据源， 存储， 使用的数据可以放在BML上统一管理

专家: 是的， BML 背靠百度AI 技术，有很多得天独厚的优势， 比如国产化方面支持昆仑芯片， 与PaddlePaddle 深度集成， 在深度学习方面吸纳了Paddlepaddle很多优势技术，另外集成的NLP ernie 团队的优势自研预训练模型， 在NLP场景处理上有不少亮点。

专家: BML 有教育版本， 对于教育人工智能项目，主要以建模平台或者说工具的方式给同学使用。

专家: 互联网视频的监察， 互联网的推荐应用，工业中零部件的质检等

专家: 支持私有化部署