直接到扣子平台上创建一个一个工作流并发布，记录下workflow_id,然后参照官方的API文档来进行获取对应的密钥。这里我就不展开了，具体可以参考扣子平台的官方文档。 这里我使用的是linkreader的插件，然后将其做成工作流，再把工作流作为API接口开放出来。 拿到密钥后，我们就可以开始配置我们的API模块了！

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用BML实现序列标注 目录 1. 序列标注简介 2. 平台入口 3. 准备数据 3.1 数据规范 3.2 创建及导入数据集 4. 训练模型 5. 校验模型 6. 部署模型 用BML实现序列标注：以快递单信息处理为例 序列标注简介 亲爱的开发者您好，欢迎使用百度BML全功能AI开发平台开启您的AI开发之旅！

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登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 本次直播已结束，点击观看回放 从入门到精通，如何用工作流组件实现你的idea？ 免费大模型课程 精选视频课程 讨论区 暂无数据 直播详情 直播简介： 组件广场开放，如何上架自定义组件、引用公开优秀组件 工作流组件新功能解析 轻松搭建工作流组件 解锁工作流组件适用场景 更多高阶使用方式、搭建技巧 相关话题内容 百度智能云千帆AppBuilder 产品文档

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办公操作自动化：填表、查询、发送……它模拟人工跑流程，你负责点头——AI来干，你来审。 用一次是工具 一百次是知己 DuMate不仅理解字面指令，更能结合上下文与用户习惯，变成持续进化型助手。 今天让它整理报告，明天它记得你爱的格式；这周让它分析数据，下周它主动提醒你更新。不是助手，是搭子！

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用零代码开发实现实例分割 示例说明 对比物体检测，实例分割支持用多边形标注训练数据，且模型可像素级识别目标。适合图中有多个主体、需识别其位置或轮廓的场景。本文以工件分割模型在macOS客户端中的使用为示例演示实例分割模型训练全过程。 实现步骤 只需八步即可完成自定义AI模型的训练及发布的全过程。

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用BML实现物体检测 目录 1. 物体检测简介 2. 平台入口 3. 准备数据 3.1 道路交通电子眼检测数据介绍 3.2 创建及导入数据集 4. 训练模型 5. 模型分析和调优 6. 部署模型 7. 公有云调用 7.1 使用流程 用BML实现物体检测：以道路交通电子眼检测为例 物体检测简介 亲爱的开发者您好，欢迎使用百度BML全功能AI开发平台开启您的AI开发之旅！

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用BML实现表格预测 目录 1. 表格预测简介 2. 平台入口 3. 准备数据 3.1 数据要求 3.2 创建及导入数据集 4. 训练模型 4.1 AutoML模式 4.2 专家模式 5. 模型分析和调优 6. 部署模型 6.1 公有云部署 用BML实现表格预测：以空气质量预测为例 表格预测简介 亲爱的开发者您好，欢迎使用百度BML全功能AI开发平台开启您的AI开发之旅！

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用BML实现文本实体抽取 目录 1. 文本实体抽取简介 2. 平台入口 3. 准备数据 3.1 数据规范 3.2 创建及导入数据集 4. 训练模型 5. 校验模型 6. 部署模型 用BML实现文本实体抽取：以简历信息抽取为例 文本实体抽取简介 亲爱的开发者您好，欢迎使用百度BML全功能AI开发平台开启您的AI开发之旅！

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