将图像分类模型部署至边缘 - 智能边缘BIE | 百度智能云文档
其他部署配置：这里设置的KV配置，对应BIE边缘应用配置当中的服务环境变量。 在资源配置当中，选择可以的资源池，如下图所示： 四、验证 在 模型部署 ——> 边缘部署 列表下，找到刚才创建的边缘部署任务 testmodel ，如下图所以： 我们可以看到边缘部署状态是 已完成 。
将物体检测模型部署至边缘 - 智能边缘BIE | 百度智能云文档
其他部署配置：这里设置的KV配置，对应BIE边缘应用配置当中的服务环境变量。 在资源配置当中，选择可以的资源池，如下图所示： 四、验证 在 模型部署 ——> 边缘部署 列表下，找到刚才创建的边缘部署任务 testmodel ，如下图所以： 我们可以看到边缘部署状态是 已完成 。
部署模型SDK至Atlas200DK - 智能边缘BIE | 百度智能云文档
cat /etc/ld.so.conf.d/mind_so.conf /usr/lib64 /home/HwHiAiUser/Ascend/acllib/lib64 2、获取Atlas200类型部署包 参考 导入模型 章节，将原始安全帽检测模型导入模型中心 返回模型中心，点击部署包管理 在项目部署包页面，点击新建部署包 在新建部署包页面，填写信息 基本信息 部署包名称：anquanmao_arm_atlas200
部署模型SDK至Intel Movidius设备 - 智能边缘BIE | 百度智能云文档
部署模型SDK至Intel Movidius设备 1、概述 进程模式与容器模式不同，进程模式强依赖于边缘节点的运行环境变量，比如lib库、系统变量等参数。如果没有提前设置好path等环境变量，可能导致云端下发的二进制程序在边缘节点上无法正常运行，甚至运行出错。
部署EasyDL烟火检测模型至ARM64节点 - 智能边缘BIE | 百度智能云文档
点击 训练 ，选择上述导入的数据集 训练配置选择如下： 部署方式： EasyEdge本地部署 选择设备：可以服务器、通用小型设备、专项适配硬件全部都做一次训练 选择算法：通用算法，精度使用默认即可 训练环境：可以使用免费的GPU T4算力，免费算力训练时间比较长，可能超过3个小时，需要耐心等待。
MySQL之interactive_timeout和wait_timeout - 云数据库RDS | 百度智能云文档
原因分析 参数说明 interactive_timeout：服务器在关闭交互式连接前，客户端等待的秒数。 wait_timeout：服务器在关闭非交互式连接前，应用程序等待的秒数。
iOCR自定义平台部署 - 文字识别OCR
二、场景与名词 场景说明 （无环境）全新部署：服务器环境为第一次部署，该服务器之前没有部署过任何百度iOCR自定义模板识别产品。
MySQL5.7新特性之在线调整innodb_buffer_pool_size - 云数据库RDS | 百度智能云文档
比如，一个内存为4G的服务器，chunk是128MB。设置buffer pool为2G，instance设置为4个，那么每个instance为512MB即4个chunk。
Codelab Notebook自定义环境部署最佳实践 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
模型部署 1、点击即可进入部署阶段。 2、填写相关信息即可完成部署。
在BIE控制台部署从AI中台下载的模型 - 智能边缘BIE | 百度智能云文档
在BIE控制台部署从AI中台下载的模型 本文介绍如何将BML训练的模型，通过BIE下发至边缘节点。 前提条件 有一个可用的测试边缘节点设备，本案例使用一个2核8G的 BCC云服务器 作为测试设备。 按照 快速入门 教程，将测试边缘节点连接云端。 该模型是CPU模型，边缘节点Docker Runtime不能使用 nvidia ，必须使用 runc 。
