生成式人工智能应用工程师

店内陈列洞察 场景简介 洞察已铺货的门店店内商品陈列情况，如识别货架中的商品信息，商品计数和陈列顺序等，辅助货架商品陈列合规检查，如铺货率、陈列情况等。 使用步骤流程 1.训练AI识别模型 2.调用云服务API 3.查看商品陈列信息 最佳实践 1.训练AI识别模型 参考文档 快速训练一个模型 , 训练一个支持识别所需SKU的AI模型。 2.调用云服务API 参考文档 服务功能 , 按需求开启云服务

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如何发布为API 在完成 模型训练 后，可将训练好的模型发布为可调用的服务API。 点击模型列表内对应模型「操作」列中的「申请发布」，或是在左侧导航栏点击 发布模型 可以进入发布模型页面，如上图所示。在对应选项中选择和输入相应内容发起模型发布的申请： 选择模型（必选） 选择需要发布的模型， 只能选择已经完成训练的模型 选择服务 视频分类仅支持发布为云服务API 选择版本（必选） 选择需要发布的模型

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Linux集成文档-Python 简介 本文档介绍 EasyDL 的 Linux Python SDK 的使用方法，适用于 EasyDL 和 BML。 EasyDL 通用版： 网络类型支持：图像分类，物体检测，图像分割，声音分类，表格预测 硬件支持： Linux x86_64 CPU (基础版，加速版) Linux x86_64 Nvidia GPU (基础版，加速版) 语言支持：Python 3

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图像分割创建模型 在导航【创建模型】中，选择任务场景，填写模型名称、联系方式、功能描述等信息，即可创建模型。 其中任务场景分为 实例分割 和 语义分割 语义分割： 图像分割指将每个像素点归属为对象类的过程。其中，语义分割适用于分割目标主体单一的场景，简单举例来说语义分割能够识别出图片中哪些像素是归属于“人”的标签，但无法区分“不同的人” 实例分割： 图像分割指将每个像素点归属为对象类的过程。其中，

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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 整体流程以物体检测的智能标注流程为例: 创建智能标注任务 启动物体检测数据集的智能标注前，请先检查以下是否已满足以下条件： 所有需要识别的标签都已创建 每个标签的标注框数不少于

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EasyDL结构化数据介绍 简介 Hi，您好，欢迎使用百度EasyDL结构化数据 目前EasyDL结构化数据支持训练以下模型： 表格数据预测 通过机器学习技术从表格化数据中发现潜在规律，从而创建机器学习模型，并基于机器学习模型处理新的数据，为业务应用生成预测结果 时序预测 通过机器学习技术从历史数据中发现潜在规律，从而对未来的变化趋势进行预测。 可视化操作 无需机器学习专业知识，模型创建-数据上传

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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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SKU单品图数据要求 简介 训练一个定制商品检测模型需要准备两类数据：SKU单品图片和实景图片。本文档将详细介绍训练一个定制商品检测模型的数据要求，如规格、大小、尺寸等，并提供相应的图片样例。另外，可以参考 实景图标注规范文档 文档内容，了解各个业务场景的数据如何正确标注。 点击下载 数据采集与标注规范长图 ，一张图看懂如何采集和标注数据，让您不走弯路，获得一个高精度的商品检测模型。 SKU单品图

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