模型训练完毕后发布可获得定制化图像分类API 接口鉴权 1、在 BML——控制台 创建应用 2、应用列表页获取AK SK 请求说明 请求示例 HTTP 方法: POST 请求URL: 请首先进行自定义模型训练,完成训练后可在服务列表中查看并获取url。
EdgePredictorConfig 的具体使用方法可以参考开发工具包中的demo工程。 具体支持的运行参数可以参考开发工具包中的头文件。
图像分类模型效果评估 可通过模型评估报告或模型校验了解模型效果: 模型评估报告:训练完成后,可以在列表中看到模型效果,以及详细的模型评估报告。 模型在线校验:可以在左侧导航中找到【模型校验】,在线校验模型效果。校验功能示意图: 模型评估报告 整体评估 在这个部分可以看到模型训练整体的情况说明,包括基本结论、准确率、F1-score等。这部分模型效果的指标是基于训练数据集,随机抽出部分数据不参与训练
训练任务失败错误排查 时序预测任务失败,一般主要是由于时间列格式错误或配置错误导致的,您可以参照如下内容检测您的数据或配置是否正确: 时间列要求 在创建时序预测任务时,所使用的数据集的时间列应为Date类型并以 yyyy-MM-dd 开头,否则会造成训练任务失败. 如 yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ssX yyyy-MM-dd HH:mm:ss yyyy-MM-dd 等等 时间
其中字段的具体含义请参考开发文档 cost_ms Number 预测耗时ms,不含网络交互时间
EdgePredictorConfig 的具体使用方法可以参考开发工具包中的demo工程。 具体支持的运行参数可以参考开发工具包中的头文件。
为了训练上述AI模型并投入生产应用,基于飞桨EasyDL,企业仅需安排一名普通业务人员,利用业余时间,即可在2-3周内从0到1训练出可用于厂区安全巡检的抽烟识别模型,并应用到厂区安全巡检场景的智能视频分析业务中。 数据准备 数据采集 客户的实际场景是基于厂区摄像头视频抽帧得到的图片来进行抽烟行为识别。
地堆检测API调用方法 接口描述 本文档主要说明定制化商品检测模型发布后获得的API如何使用,如有疑问可以通过以下方式联系我们: 在百度智能云控制台内 提交工单 ,咨询问题类型请选择 人工智能服务 进入 EasyDL社区交流 ,与其他开发者进行互动 接口鉴权 进入EasyDL零售版的百度智能云控制台 应用列表页面 ,如下图所示: 如果还未创建应用,请点击「创建应用」按钮进行创建。
两者区别: 包类型 描述 更新包 仅包含最新的模型应用,需执行download.sh脚本下载所需镜像等依赖文件 完整包 包含模型应用和其他鉴权服务,需执行download.sh脚本下载所需完整依赖文件 2、( CPU模型可忽略 )如果您训练的模型为GPU版本,系统会生成多份下载链接。请在GPU服务器执行 nvidia-smi 命令,根据返回的Cuda Version来选择对应的部署包链接下载。
两者区别: 包类型 描述 更新包 仅包含最新的模型应用,需执行download.sh脚本下载所需镜像等依赖文件 完整包 包含模型应用和其他鉴权服务,需执行download.sh脚本下载所需完整依赖文件 2、( CPU模型可忽略 )如果您训练的模型为GPU版本,系统会生成多份下载链接。请在GPU服务器执行 nvidia-smi 命令,根据返回的Cuda Version来选择对应的部署包链接下载。