保存Notebook中的模型 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
保存Notebook中的模型 保存Notebook中的模型 模型只有保存为特定版本后，才可以执行检验，校验通过后可以将其发布到模型仓库。 请确保要保存的模型文件在/home/work/PretrainedModel目录下。模型支持版本管理功能，在保存时可以生成新版本也可以覆盖已有的且尚未部署的模型版本，每个版本的模型都可以独立部署。每个模型版本中保存的模型文件大小上限为1.5GB。 在保存模式时也
图像分类数据标注说明 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
图像分类数据标注说明 目录 标注操作说明 标注技巧说明 上传图片 标注操作说明 在数据集查看详情页面可以点击开始标注，进入到标注页面。 添加标签 点击右侧添加标签，输入不同分类名称，完成标签添加。 标签格式说明：目前平台标签名称只支持数据/字母/下划线，暂时不支持中文 标注方式 根据左侧选定的当前图片，在右侧标签列表选择标签即可完成标注。 点击下一张图片/切换图片即可完成保存 标注技巧说明 快速标
声音分类模型发布整体说明 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
声音分类模型发布整体说明 训练完成后，可将模型部署在公有云服务器，发布成为在线的restful API接口，参考示例文档通过HTTP请求的方式进行调用。或将模型通过服务器端SDK部署在私有服务器， 公有云API 将模型发布为API后，将获得一部分免费调用次数，超出免费额度将根据调用次数进行收费。 私有服务器部署 可将训练完成的模型部署在私有CPU/GPU服务器上，在内网/无网环境下使用模型，确保数
物体检测模型如何提升效果 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
物体检测模型如何提升效果 一个模型很难一次性就训练到最佳的效果，可能需要结合模型评估报告和校验结果不断扩充数据和调优。 为此我们设计了模型迭代功能，即当模型训练完毕后，会生成一个最新的版本号，首次V1、之后V2……以此类推。可以通过调整训练数据和算法，多次训练，获得更好的模型效果。 注意：如果模型已经是上线状态（包括已付费的模型服务），依然支持模型迭代。只需要在训练完毕后发布新的版本，就可以获得更
高级调参模式算法适配硬件 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
高级调参模式算法适配硬件 图像分类 物体检测 实例分割 语义分割
如何发布表格数据预测API - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
如何发布表格数据预测API 训练完毕后可以在左侧导航栏中找到【发布模型】，依次进行以下操作即可发布公有云API： 选择模型 选择部署方式「公有云部署」 选择版本 自定义服务名称、接口地址后缀 申请发布 申请发布后，通常的审核周期为T+1，即当天申请第二天可以审核完成。如果需要加急、或者遇到莫名被拒的情况，请在百度云控制台内 提交工单 反馈。 发布模型界面示意： 接口赋权 在正式使用之前，还需要做的
经典版语音识别上线模型 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
经典版语音识别上线模型 可以在【我的模型】选择要上线的模型，在操作栏点击“申请上线” 或者在左侧导航栏中点击【上线模型】，选择要上线的模型和版本进行上线（只有模型训练成功生成版本号才可上线） 一个账号下最多只能上线3个模型。 申请上线后需要后台管理员进行审核，1-3天内会有审核结果，可在【我的模型】中查看审核状态。若对审核过程有任何问题可以加入官方QQ群（群号: 686267521）咨询群管。 审
文本私有服务器部署价格说明 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
文本私有服务器部署价格说明 EasyDL文本支持本地服务器部署的任务类型包括：文本分类-单标签、文本分类-多标签、文本实体抽取、文本实体关系抽取、情感倾向分析以及评论观点抽取，只需在发布模型时提交本地服务器部署申请，通过审核后即可获得一个月免费试用 如免费试用期结束后希望购买可在 控制台 在线按设备使用年限购买授权。 价格参考 部署类型 按年授权价格（每个模型每年在每个设备） 永久授权价格（每个模
Blackhole 1.0.0 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
Blackhole 1.0.0 Blackhole 1.0.0 Blackhole是百度自研的高性能数据科学引擎，CodeLab中内嵌了该引擎。通过异构加速计算、超大数据处理、高效数据存储等技术，单机Blackhole在数据分析和机器学习等场景相比开源Pandas/Sklearn性能可提升7倍以上、拥有TB级的单机超大数据处理能力，同时提供和Pandas、Sklearn基本一致的易用接口。参考文档
图像分割模型如何提升效果 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
图像分割模型如何提升效果 一个模型很难一次性就训练到最佳的效果，可能需要结合模型评估报告和校验结果不断扩充数据和调优。 为此我们设计了模型迭代功能，即当模型训练完毕后，会生成一个最新的版本号，首次V1、之后V2……以此类推。可以通过调整训练数据和算法，多次训练，获得更好的模型效果。 注意：如果模型已经是上线状态（包括已付费的模型服务），依然支持模型迭代。只需要在训练完毕后发布新的版本，就可以获得更
