生成式人工智能应用工程师

物体检测创建模型 在导航【模型训练】中，点击训练模型，填写模型名称、所属行业、应用场景等信息，即可进入数据准备环节 操作示例： 注：1. 创建模型后可持续新增模型版本，因此不必每次训练模型都创建模型 2.目前单个用户在每种类型的模型下最多可创建10个模型，每个模型均支持多次训练。 3.如果您是企业用户，建议您按照真实企业信息进行填写，便于EasyDL团队后续更好的为您服务

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数据集智能标注 使用智能标注功能可降低数据的标注成本。启动后，系统会从数据集所有图片中筛选出最关键的图片并提示需要优先标注。通常情况下，只需标注数据集30%左右的数据即可训练模型。与标注所有数据后训练相比，模型效果几乎等同 整体流程以图像分类的智能标注流程为例: 创建智能标注任务 启动图像分类数据集的智能标注前，请先检查以下是否已满足以下条件： 所有需要识别的分类标签都已创建 每个标签的图片数不少

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Linux集成文档-Python 简介 本文档介绍Linux Python SDK 的使用方法。 网络类型支持：图像分类，物体检测 硬件支持： Linux x86_64 CPU Linux x86_64 Nvidia GPU 语言支持：Python 3.5, 3.6, 3.7 Release Notes 时间 版本 说明 2021.8.23 1.0.0 第一版！ 快速开始 1. 安装依赖 根据引擎

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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

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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

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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：

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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。

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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

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