昆仑芯片资源监控 - 智能边缘BIE | 百度智能云文档
昆仑芯片资源监控 前言 本文介绍百度智能边缘BIE如何纳管使用 百度昆仑加速卡 的边缘节点，并实现对昆仑加速卡的资源监控。 操作指南 创建一个边缘节点，AI加速卡选择 百度昆仑 ，如下图所示： 进入到节点详情界面，点击 安装 ，在弹出框当中复制 节点安装命令 ，然后在边缘节点上运行。 如果边缘节点没有安装docker+k3s，请先安装docker+k3s。
自动搜索作业代码编写规范 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
接着需要实现模型加载的函数，从传入的模型路径中加载模型，从而实现继承之前试验中的模型权重的功能。 下图为结果上报函数，checkpoint_path处不再是空字符，而是模型文件的保存路径。注意：export_model_path需要传入的是模型所在的文件夹路径，而checkpoint_path是模型文件的路径！
Sklearn服务代码文件示例 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
Sklearn服务代码文件示例 Sklearn服务代码文件示例 在模型仓库中导入基于Sklearn库的机器学习模型时，除需导入模型文件外，也需要导入服务代码文件，其中服务代码文件用于在线部署模型时进行模型文件的加载以及进行必要的预处理和后处理逻辑。 Sklearn模型服务代码示例如下所示： #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # ******
代码模板升级及迁移说明 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
后续平台也将基于升级后框架，继续新增任务类型，您可以加入BML用户交流群，针对您在模型开发过程中的需要，提出您所需的功能需求。
产品功能 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
产品功能 产品功能 BML 将 AI 模型开发过程中依赖的各种工具、框架、库集成在产品中，并通过简单易用的方式交付给开发者。 功能总览 BML 提供兼具广度与深度的机器学习栈，开发者无需关注底层资源管理、运维和开发环境准备，通过开箱即用的云端机器学习开发环境，提升开发者的效率，加速各领域的智能化进程。
XGBoost服务代码文件示例 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
XGBoost服务代码文件示例 XGBoost服务代码文件示例 在模型仓库中导入基于XGBoost库的机器学习模型时，除需导入模型文件外，也需要导入服务代码文件，其中服务代码文件用于在线部署模型时进行模型文件的加载以及进行必要的预处理和后处理逻辑。 XGBoost模型服务代码示例如下所示： #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # ******
Sklearn 0.23.2代码规范 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
Sklearn 0.23.2代码规范 Sklearn 0.23.2代码规范 基于Sklearn 0.23.2框架的结构化数据的多分类问题，训练数据集sklearn_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。另外该框架支持发布保存模型为pickle和joblib格式，并且在发布
Pytorch 1.7.1代码规范 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
Pytorch 1.7.1代码规范 Pytorch 1.7.1代码规范 基于Pytorch 1.7.1框架的MNIST图像分类，训练数据集pytorch_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。 特别注意，示例采用的是进化算法进行超参搜索，每个试验在训练时会继承之前试验的权
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
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 # -*
