在BML使用外部镜像 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
在BML使用外部镜像 资源池中除了可以关联容器镜像服务CCR外，用户也可以在资源池的镜像仓库中管理外部镜像。支持使用外部镜像的服务包括： 作业建模 在线服务 预测服务 外部镜像添加步骤 点击平台管理，进入资源池管理。 点击列表页的镜像仓库，进入镜像仓库列表中。 点击添加镜像仓库，用户输入外部镜像的镜像地址和账号密码后，即保存在该资源池下的镜像仓库列表中。 使用外部镜像 在训练作业、自动搜索作业、在
sklearn框架API调用文档 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
sklearn框架API调用文档 本文档主要说明使用sklearn框架训练的模型部署到公有云后获得的API如何使用，如有疑问可以通过以下方式联系我们： 在百度智能云控制台内 提交工单 进入 BML社区交流 ,与其他开发者进行互动 接口描述 基于sklearn机器学习框架训练出的模型，模型训练完毕，发布到模型仓库并部署到公有云后可获得定制API 接口鉴权 在BML-控制台创建应用 应用列表获取AK/
TensorFlow 2.3.0 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
TensorFlow 2.3.0 TensorFlow 基于tensorflow框架的MNIST图像分类任务示例代码，训练数据集点击 这里 下载 单机训练（计算节点数为1），示例代码如下： tf train demo import tensorflow as tf import os mnist = tf . keras . datasets . mnist work_path =
物体检测数据标注说明 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
物体检测数据标注说明 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 根据左侧选定的当前图片，在左侧选择标注工具针对目标区域构建矩形框。 点击下一张图片/切换图片即可完成保存 注意，在标注过
通用类模型API参考 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
通用类模型API参考 通用接口规范参考 自定义作业产出的模型进行公有云部署时，不具有统一的标准接口规范，根基不同的算法框架，提供通用接口规范参考。 Paddle：请在 《Paddle框架API调用文档》 中查看Paddle框架模型的API参考 TensorFlow：请在 《Tensorflow框架API调用文档》 中查看TensorFlow框架模型的API参考 Pytorch：请在 《Pytorc
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
Pytorch框架API调用文档 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
Pytorch框架API调用文档 本文档主要说明使用Pytorch框架训练的模型部署到公有云后获得的API如何使用，如有疑问可以通过以下方式联系我们： 在百度智能云控制台内 提交工单 进入 BML社区交流 ,与其他开发者进行互动 接口描述 基于Pytorch深度学习框架训练出的模型，模型训练完毕，发布到模型仓库并部署到公有云后可获得定制API 接口鉴权 在BML-控制台创建应用 应用列表获取AK/
保存Notebook中的模型 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
保存Notebook中的模型 保存Notebook中的模型 模型只有保存为特定版本后，才可以执行检验，校验通过后可以将其发布到模型仓库。 请确保要保存的模型文件在/home/work/PretrainedModel目录下。模型支持版本管理功能，在保存时可以生成新版本也可以覆盖已有的且尚未部署的模型版本，每个版本的模型都可以独立部署。每个模型版本中保存的模型文件大小上限为1.5GB。 在保存模式时也
从训练任务导入模型 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
从训练任务导入模型 在新建版本时可以从预置模型调参、Notebook、自定义作业中导入模型。 前提条件 存在成功的训练任务，已创建模型且并未发布。 操作步骤 在左侧导航栏中选择“模型仓库”>“模型管理”。 在模型列表页中，单击已创建的模型“Demo”所在行的“新建版本”，进入“新建版本”页面。 填写如图所示的信息并从下拉菜单中选择要导入的模型的名称和版本： 单击“提交”，完成模型导入。
TensorFlow 1.13.2 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
TensorFlow 1.13.2 TensorFlow 基于tensorflow框架的MNIST图像分类任务示例代码，训练数据集点击 这里 下载 单机训练（计算节点数为1），示例代码如下： import os import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow import keras layers = tf . layers t
