自定义作业简介

BML 全功能AI开发平台

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              • 视觉任务公有云部署
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              • 物体检测API参考文档
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            • 私有服务器部署
              • 视觉模型如何部署在私有服务器
              • 私有API
                • 图像分类-单图单标签私有API集成文档
                • 图像分类-单图多标签私有API集成文档
                • 物体检测私有API集成文档
                • 如何发布私有API
              • 服务器端SDK
                • 视觉任务服务器端SDK简介
                • 视觉任务服务器端LinuxSDK集成文档-Python
                • 视觉任务服务器端LinuxSDK集成文档-C++
                • 视觉任务服务器端WindowsSDK集成文档
                • 如何发布服务器端SDK
            • 设备端SDK部署
              • 如何发布视觉任务设备端SDK
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              • 视觉任务LinuxSDK集成文档-C++
              • 视觉任务LinuxSDK集成文档-Python
              • 视觉任务WindowsSDK集成文档
              • 视觉任务AndroidSDK集成文档
              • 视觉任务iOSSDK集成文档
            • 软硬一体方案部署
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              • 视觉任务EdgeBoard(FZ)专用SDK集成文档
              • 视觉任务EdgeBoard(VMX)专用SDK集成文档
              • 视觉任务Jetson专用SDK集成文档
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          • 自定义作业简介
          本页目录
          • 自定义作业简介
          • 训练方式简介
          • 算法框架简介

          自定义作业简介

          更新时间：2021-08-31

          自定义作业简介

          自定义作业提供高性能的计算环境，用于进行大规模分布式的模型训练及优化。您可以使用不同框架，编写代码进行多轮训练和迭代，将结果输出到BOS对象存储，或者发布模型到模型仓库。

          训练方式简介

          自定义作业预置的训练环境支持机器学习和深度学习常用的python库。您可以将代码文件和数据集存储在您的BOS对象存储中，并且在编辑自定义作业时从BOS选取这些文件进行训练。训练好的模型会输出到您选取的BOS路径中，并且支持发布到模型仓库。

          算法框架简介

          自定义作业支持多种主流的机器学习和深度学习框架，满足不同训练场景下的使用需求：

          算法框架 版本
          PaddlePaddle 2.0.0rc
          TensorFlow 1.13.2
          TensorFlow 2.3.0
          Pytorch 1.7.1
          Sklearn 0.23.2
          XGBoost 1.3.1
          Blackhole 1.0.0

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