公有云部署 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
公有云部署 公有云部署是最快捷的模型部署方式，不同类型的模型在执行公有云部署时流程基本一致，当部署后在线API的接口与模型有关。 根据不同的模型类型，可以参考如下章节完成模型部署： 视觉模型公有云部署 NLP模型公有云部署 表格预测模型公有云部署 通用模型公有云部署
公有云部署 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
公有云部署 公有云部署简介 模型仓库中的表格数据预测模型，可以通过公有云部署为在线服务，并对外提供REST API，已有的业务系统可以通过API进行模型预测服务的集成。 模型部署流程 将训练完成的表格预测模型发布到模型仓库，在模型仓库中的『版本列表』中点击『公有云部署』或者点击左侧导航栏的公有云部署，进入公有云部署界面后点击『部署模型』。 在部署界面，首先进行服务配置：自定义服务名称、接口地址后缀
用BML实现物体检测 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
平台入口 BML全功能AI开发平台为企业及个人开发者提供机器学习和深度学习一站式AI开发服务，并提供高性价比的算力资源，助力企业快速构建高精度AI应用，进入官方网站点击【 立即使用 】。 准备数据 准备数据是AI模型开发的关键一环，训练数据的质量决定了训练所得模型效果可达到的上限，下面来介绍数据规范与相关操作步骤。
端云协同服务部署 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
端云协同服务部署 目录 1 端云协同服务简介 2 使用流程 2.1 发布端云协同部署包 2.2 新增设备并激活 2.2 下发部署包到设备并在本地调用 3 云端管理说明 3.1 模型部署包管理 3.1.1 发布及更新模型版本 3.2 本地设备管理 端云协同服务部署 端云协同服务简介 BML端云协同服务由 EasyEdge端与边缘AI服务平台 提供、基于 百度智能边缘 构建，能够便捷地将BML定制模型的推理能力拓展至应用现场
用BML实现序列标注 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
部署模型 用BML实现序列标注：以快递单信息处理为例 序列标注简介 亲爱的开发者您好，欢迎使用百度BML全功能AI开发平台开启您的AI开发之旅！
用BML实现文本分类 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
平台入口 BML全功能AI开发平台为企业及个人开发者提供机器学习和深度学习一站式AI开发服务，并提供高性价比的算力资源，助力企业快速构建高精度AI应用，进入官方网站点击 【立即使用】 。 准备数据 准备数据是AI模型开发的关键一环，训练数据的质量决定了训练所得模型效果可达到的上限。 本文采用中文新闻文本标题分类数据集进行示例，数据链接： 中文新闻文本标题分类 下面来介绍数据规范与相关操作步骤。
视觉任务公有云部署 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
视觉任务公有云部署 模型仓库中的视觉模型，发布为公有云部署时储在云端，可通过独立Rest API调用模型，实现AI能力与业务系统或硬件设备整合。 BML具有完善的鉴权、流控等安全机制，并配置丰富的资源集群稳定承载高并发请求。
用BML实现表格预测 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
平台入口 BML全功能AI开发平台为企业及个人开发者提供机器学习和深度学习一站式AI开发服务，并提供高性价比的算力资源，助力企业快速构建高精度AI应用，进入官方网站点击【立即使用】。 准备数据 准备数据是AI模型开发的关键一环，训练数据的质量决定了训练所得模型效果可达到的上限。 本文采用北京2010.1.1至2014.12.31之间的空气污染数据作为示例，数据集链接： 空气污染数据 。
公有云部署简介 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
公有云部署简介 公有云部署即将模型中的模型部署为在线服务，从而以REST API的方式提供推理预测能力。 公有云部署概要 模型仓库中的模型与公有云部署即在线服务是一一对应的关系，即模型仓库中一个模型包含多个版本时，这些不同的版本只能部署到同一个在线服务中。 在线服务当前仅允许一个模型版本处于上线状态，若上线时有其它模型版本在线，则会将当前版本下线并上线新的版本。 对于在线的模型版本，可以执行扩缩容
视觉任务模型部署整体说明 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
满足推理阶段数据敏感性要求、更快的响应速度要求 支持iOS、Android、Linux、Windows四种操作系统，基础接口封装完善，满足灵活的应用侧二次开发 软硬一体方案 模型训练完成后，可前往AI市场购买EasyDL&EdgeBoard软硬一体方案 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。 了解更多
