该团队意识到，他们并不需要在内部自行构建所有这些功能， 于是选择了借助 AutoML Vision Edge 来帮助他们应对这一用户体验挑战。Bay Motors 的原生应用负责人 Jack Hall 说： "这里涉及到两个关键考虑事项：我们该如何为卖家提供无缝的上传体验， 减少他们在创建商品详情时遇到的阻力； 以及我们该如何降低支持这类功能的成本， 无论是工程工作成本， 还是服务器相关成本。" AutoML 直接解决了这两个问题， "它使我们能够缩短 通过应用创建商品详情所需的时间， 这显然对我们的卖家投资回报率有显著影响，"Hall 补充说。

借助 AutoML Vision Edge， eBay Motors 团队使用自己的数据集在一周内就完成了 从概念到原型的过程。在执行数小时的数字标签添加任务之后， 他们就将模型改进到了 能放心地在生产环境中使用的程度。