EasyDL文本-文本分类单标签快速开始 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
模型调用 在 【我的模型】 栏找到发布完成的模型点击 【服务详情】 接口地址在模型调用代码中将会用到，点击 【立即使用】 跳转至EasyDL控制台 在EasyDL控制台中点击【创建应用】 信息填写完成后点击【立即创建】 创建完成后即刻在应用列表页获取到AK SK密钥 在获取到 API KEY 以及 Secret KEY 后，我们就可以写一个示例代码调用我们之前创建并训练完成酒店评论文本分类模型 准备开发环境
如何获取视觉任务软硬一体产品 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
如何获取视觉任务软硬一体产品 为进一步提升前端智能计算的用户体验，BML推出了多款软硬一体方案。将高性能硬件与BML脚本调参任务训练出的图像分类/物体检测模型深度适配，可应用于工业分拣、视频监控等多种设备端离线计算场景，让离线AI落地更轻松。 了解不同方案 方案获取流程如下： Step 1： 在BML脚本调参任务中训练专项适配所选硬件的图像分类/物体检测模型 ，迭代模型至效果满足业务要求。 查看硬
Tensorflow2.3.0代码规范 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
Tensorflow2.3.0代码规范 Tensorflow 2.3.0代码规范 基于Tensorflow2.3.0框架的MNIST图像分类，训练数据集tf_train_data2.zip点击 这里 下载。 如下所示是其超参搜索任务中一个超参数组合的训练代码，代码会通过argparse模块接受在平台中填写的信息，请保持一致。 tensorflow2.3_autosearch.py示例代码 # -*
私有部署说明-短文本相似度 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
私有部署说明-短文本相似度 本文档主要说明定制化模型本地部署后，如何使用本地API。如还未训练模型，请先前往 BML 进行训练。 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 进入 BML社区交流 ,与其他开发者进行互动 加入BML官方QQ群（群号:868826008）联系群管 部署包使用说明 BML定制化短文本相似度模型的本地部署通过EasyPack实现，目前提供单机一键部
视觉模型如何部署在私有服务器 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
视觉模型如何部署在私有服务器 在发布模型页面中，可以申请私有服务器部署，将模型部署在私有服务器中。 支持「私有API」和「服务器端SDK」两种集成方式： 私有API：将模型以Docker形式在私有服务器（仅支持Linux）上部署为http服务，可调用与公有云API功能相同的接口。可纯离线完成部署，服务调用便捷 服务器端SDK：将模型封装成适配私有服务器（支持Linux和Windows）的SDK，可
文本实体抽取私有API调用说明 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
文本实体抽取私有API调用说明 接口描述 基于自定义训练出的文本分类模型，实现个性化文本识别。模型训练完毕后发布可获得定制化实体抽取API。 如有其它问题，请在百度智能云控制台内 提交工单 反馈。 请求说明 请求示例 HTTP 方法： POST 请求URL： 请首先在 定制化训练平台 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。 URL参数： 参数 值 access_token
TensorFlow 1.13.2代码规范 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
TensorFlow 1.13.2代码规范 TensorFlow 1.13.2代码规范 基于TensorFlow1.13.2框架的MNIST图像分类，训练数据集tf_train_data2.zip点击 这里 下载。 如下所示是其超参搜索任务中一个超参数组合的训练代码，代码会通过argparse模块接受在平台中填写的信息，请保持一致。 tensorflow1.13.2_autosearch.py示例
XGBoost 1.3.1代码规范 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
XGBoost 1.3.1代码规范 XGBoost 1.3.1代码规范 基于XGBoost 1.3.1框架的结构化数据的回归问题。 如下所示是其超参搜索任务中一个超参数组合的训练代码，代码会通过argparse模块接受在平台中填写的信息，请保持一致。另外该框架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。 xgboost1.3.1_autosear
PaddlePaddle 2.1.1代码规范 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
PaddlePaddle 2.1.1代码规范 PaddlePaddle 2.1.1代码规范 基于PaddlePaddle2.1.1框架的MNIST图像分类，训练数据集paddle_train_data.zip点击 这里 下载。 如下所示是其超参搜索任务中一个超参数组合的训练代码，代码会通过argparse模块接受在平台中填写的信息，请保持一致。 PaddlePaddle2.1.1_autosear
文本分类-多标签API调用文档 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
文本分类-多标签API调用文档 本文档主要说明定制化模型发布后获得的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 进入 BML社区交流 ,与其他开发者进行互动 加入BML官方QQ群（群号:868826008）联系群管 接口描述 基于自定义训练出的文本分类多标签模型，实现个性化文本分类。模型训练完毕后发布可获得定制化文本分类API 接口鉴权 1、在 BML——控
