使用BIE下发PaddleOCR模型 - 智能边缘BIE | 百度智能云文档
前面介绍了使用BIE部署Paddle Serving当中的目标检测模型yolov3_darknet53_270e_coco，本文介绍使用BIE部署 OCR文字识别模型 。 2 实验设备 本文所使用的实验设备是一台x86架构的ubuntu 18.04虚拟机，不依赖GPU。 3 制作Paddle Serving推理 下载代码 点击 此处 下载Paddle Serving v0.9.0源码。
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保存Notebook中的模型 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
在“保存模型”对话框中配置模型属性，如下所示： 生成新版本：生成一个新的模型版本，版本号由系统自动生成，若当前最高版本为Vn，则新生成版本为Vn+1。注意需要保存模型网络结构文件、参数文件以及标签文件（如：label.txt）。 AI框架：即生成模型时使用的Paddle版本。 代码版本：即生成模型时使用的代码版本。
删除模型评估任务 - 百度千帆·大模型服务及Agent开发平台
删除模型评估任务 接口描述 本接口用于根据评估任务ID，删除模型评估任务。 权限说明 调用本文API，需符合以下权限要求，权限介绍及分配，请查看 角色与权限控制列表 、 账号创建与权限分配 。
创建模型精调作业 - 百度千帆·大模型服务及Agent开发平台
创建模型精调作业 接口描述 本接口用于创建模型精调作业。 例如，新增作业名称为test_crea，基础模型版本为ERNIE-Speed-8K，调优的训练模式类型为SFT，作业描述为eb_speed_tasks，调用本接口成功后，在 控制台-模型调优-模型精调-SFT 页面，作业列表新增一条作业，如下图所示。
一键部署Kohya_ss 微调SD模型 - 百度百舸 · AI计算平台 | 百度智能云文档
数据预处理 主要是图像分辨率方面的预处理，可以将图片裁剪到512✖️512，可使用 https://www.birme.net/ 进行批量裁剪。 图片标注 对每张训练图片加以文字描述， 并保存为与图片同名的txt格式文本。
模型token计算说明 - 百度千帆·大模型服务及Agent开发平台
ERNIE模型token计算方法 模型权重版本使用说明 ERNIE 4.5系列模型已于2025年6月30日全面开源， Huggingface 上提供了 Pytorch 和 Paddle 两种框架的模型权重，用户可以直接在Huggingface上进行下载。 不同框架的模型权重，其tokenizer词表是一样的，因此token计算方式相思同 。
修改模型服务端口号 - 文字识别OCR
修改模型服务端口号 下文将以通用文字识别GPU版为例，详细展开说明修改模型服务端口号的步骤。
删除模型压缩任务 - 百度千帆·大模型服务及Agent开发平台
删除模型压缩任务 接口描述 本接口用于删除模型压缩任务。 权限说明 调用本文API，需符合以下权限要求，权限介绍及分配，请查看 角色与权限控制列表 、 账号创建与权限分配 。
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
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，确保数据隐私。
