负载均衡

006-组件列选择 在选择特征列或标签列时，支持单独勾选与批量选择的方式选择数据列，支持搜索查找数据列。 当需要选择的数据列比较少时，可以直接勾选数据列进行选择。 当数据列比较多时，点击【批量操作】后，选择需要的数据列，将数据列从左侧列表移动到右侧列表，点击确定即可， 数据列已经按照字段类型进行了分类 。 如果只需要在大量数据列中找某个数据列，则可以使用搜索查找，直接在搜索框输入字段信息即可。

查看更多>>

如何发布私有API 训练完毕后，可以在左侧导航栏中找到【EasyEdge本地部署】，选择通用【服务器】，点击【发布新服务】，进入发布界面。 step1.部署方式选择服务器，集成方式选择私有API后，选择需要发布的模型及版本，上传指纹文件，勾选业务场景需要的操作系统与硬件芯片。设置完毕点击下一步 step2. 填写完基本信息之后，点击 提交 ，即可申请将模型封装成可离线计算的部署包，申请通过后，即可

查看更多>>

使用Notebook开发模型 使用Notebook开发模型 在Notebook可以导入已创建的数据集并将其用于模型训练。 预置代码说明 当您创建的是图像分类、物体检测类型的Notbeook时，系统会自动生成一份代码，您只需要导入数据集并将代码做简单的适配即可快速创建。 当您创建的是通用型的Notebook时，系统会根据您使用的框架来生成一份示例代码。 导入数据集 通过导入操作可以将已创建的数据集下

查看更多>>

004-查看特征重要性 对于LR二分类、LR多分类、广义线性回归、XGBoost二分类、XGBoost多分类、XGBoost回归等算子组件，支持 在算子运行成功后 ，查看其重要特征。 实验运行成功后，鼠标右键点击相应的算子组件，如“XGboost多分类“，选择“查看特征重要性”，即可显示前50个重要的特征。 如需查看全部特征的特征重要性指标，可以点击弹框上方的“下载完整内容”，下载完整的特征重要性

查看更多>>

表格预测任务简介 脚本调参支持多种表格预测任务，训练得到的模型可以应用到广泛实际场景中。 表格预测模型类型 表格预测帮助用户通过机器学习技术发现已有数据中的规律，从而创建机器学习模型，并基于机器学习模型处理新的数据，为业务应用生成预测结果。脚本调参中提供的表格数据预测支持创建回归、二分类、多分类三种类型的机器学习模型。 回归：目标列是连续的实数范围，或者属于某一段连续的实数区间。如在销量预测场景中

查看更多>>

标准接口规范参考 脚本调参和Notebook训练方式产出的模型部署到公有云时，不同任务类型的应用接口的请求与响应均满足响应的标准规范。 图像分类-单图单标签 标准接口请求参考说明： 字段名称 必须 类型 说明 image 是 string 图像数据，base64编码，要求base64编码后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px,支持jpg/png/bmp格式 标准接口响应字段说

查看更多>>

Sklearn 0.23.2 Sklearn sklearn框架下，自定义作业支持发布保存模型为 pickle 和 joblib 格式，并且在发布至模型仓库时需要选择相应的模型文件。使用下面代码进行模型训练时，训练程序可以自行加载数据，训练数据选择空文件夹即可。 pickle格式模型示例代码: # -*- coding:utf-8 -*- sklearn train demo im

查看更多>>

服务器部署价格说明 目前BML脚本调参任务已支持将定制模型部署在本地服务器上，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。 目前已支持在 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（每个模型在每个设备） 本地服务器SDK 10000元 50000元 本地服务器API 10000元 50000元 注

查看更多>>