钉钉开发sdk  内容精选
  • 批量预测服务 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    批量预测服务 批量预测是一种进行批量数据推理的方式。用户可以上传批量数据进行推理,在数据处理完成后自动停止。支持设置定时循环任务。 批量预测服务的入口在公有云部署的tab下,点击新建预测即可进入填写批量预测服务的详细表单。 批量预测中提供了定时运行的服务,在填写表单中您可以按照任务需求,按照分钟、小时、天、周、月的维度设置任务间隔周期,发起定时运行任务。 完成表单填写点击提交即可发起一个新的批量预

    查看更多>>

  • 视觉任务简介 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    视觉任务简介 预置模型调参支持多种视觉任务,训练得到的模型可以应用到广泛实际场景中。 视觉模型类型 预置模型调参支持图像分类、物体检测及实例分割三类模型类型。 图像分类 识别一张图中是否是某类物体/状态/场景,适用于图片内容单一、需要给整张图片分类的场景。 物体检测 检测图中每个物体的位置、名称。适合图中有多个主体要识别、或要识别主体位置及数量的场景。 实例分割 对比物体检测,支持用多边形标注训练

    查看更多>>

钉钉开发sdk  更多内容
  • 查看训练结果 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    查看训练结果 在脚本调参任务训练完成后,可以查看任务结果。 在BML左侧导航栏中单击“脚本调参”,进入脚本调参列表页面。 在脚本调参表单中单击“任务列表”,可以进入其任务列表页面,如下所示: 在任务列表中,单击评估报告,可以查看该任务生成的模型的报告信息,如下所示:

    查看更多>>

  • 数据标注说明 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    数据标注说明 目录 标注操作说明 标注技巧说明 上传图片 标注操作说明 在数据集查看详情页面可以点击开始标注,进入到标注页面。 添加标签 点击右侧添加标签,输入不同分类名称,完成标签添加。 标签格式说明:目前平台标签名称只支持数字/字母/下划线,暂时不支持中文 标注方式 根据下侧选定的当前图片,在左侧选择合适的标注工具标注目标物体。 点击下一张图片/切换图片即可完成保存 注意,在标注过程中请不要标

    查看更多>>

  • 镜像管理简介 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    镜像管理简介 镜像管理简介 BML镜像管理为用户预置多种框架的训练镜像。当预置镜像不满足需求,需要进行扩展时,镜像管理提供自定义镜像的能力。 目前BML镜像管理已预置作业建模和Notebook建模的镜像,点击 预置镜像 可查看镜像的名称以及镜像可用服务。 如果平台预置镜像不满足训练或预测需求,可基于平台构建自定义镜像。 点击 自定义镜像 ,可查看自定义镜像列表。并可以新建镜像。 镜像使用流程 第一

    查看更多>>

  • 配置视觉任务 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    配置视觉任务 配置训练集及评测集 配置训练集 在添加任务备注后,在添加数据的位置选择添加训练集。 可选的数据集要求如下: 数据集标注类型与项目类型一致,如同为图像分类-单图单标签/物体检测-矩形框标注等 数据集数据量不为0; 数据集状态非智能标注中,非导入中 数据集状态支持导入多个数据集的多个标签, 如果选择标签名称一致,则相应数据内容会被合并 。 当一个项目新建了多个任务类型进行迭代训练时,训练

    查看更多>>

  • 创建视觉任务 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    创建视觉任务 在任务列表点击【创建项目】,在弹窗中提交以下信息完成项目创建: 完善个人信息 :填写项目归属、行业、联系方式完成项目创建。 注意:有效的联系方式将有助于后续模型上线的人工快速审核,以及更快的百度官方支持 提交项目信息 :提交模型名称、技术方向、任务类型、应用场景及功能描述,即可完成项目创建。其中 任务类型与配置任务可选的数据类型一一对应 。

    查看更多>>

  • 配置休眠策略 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    配置休眠策略 公有云部署支持休眠策略,从而实现服务的自动休眠,以帮助用户减少支出。 前提条件 已创建的在线服务支持配置休眠策略。 操作步骤 在左侧导航栏中选择“模型部署”>“公有云部署”。 在服务列表页中,单击已创建服务所在行的“设置休眠策略”。 配置休眠策略,如下图所示: 单击“确定”完成配置。

    查看更多>>

  • 015-图算法 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    015-图算法 图算法 FastUnfolding FastUnfolding 算法是基于模块度对社区划分的算法。FastUnfolding 算法是一种迭代的算法,主要目标是不断划分社区使得划分后的整个网络的模块度不断增大。 输入 输入数据集,包括源顶点列,目标顶点列,边权值列(可选)。 输出 输出结果数据集,包括两列:node(源/目标顶点名称),community(社区id),communit

    查看更多>>

  • 创建训练作业 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    创建训练作业 创建训练作业 前提条件 自定义作业需要依赖于BOS对象存储读取输入文件,创建自定义作业之前需要保证您已经开通了BOS对象存储的服务。 授权自定义作业读写您的BOS对象存储,以顺利进行自定义作业的配置。 在BOS中存储创建Bucket,并且存储用于训练的代码文件和数据集,创建一个空文件夹用于输出文件的存储 新建作业 在导航栏选择『自定义作业-训练作业』,进入训练作业的列表页。 点击『新

    查看更多>>