使用流程 训练模型的基本流程如下图所示,全程可视化简易操作,在数据已经准备好的情况下,最快15分钟即可获得定制模型。
响应参数 参数名称 类型 描述 requestId String 请求ID queue Queue 队列详情 错误码 错误码 错误描述 HTTP状态码 中文解释 NoSuchObject The specified object is not found or resource do not exist. 404 资源不存在 请求示例 GET /v 1 /cluster/c-arPHgRIb/queue
Token计算 ,根据输入计算token数。 批量预测 :提供创建批量预测任务、获取批量预测任务详情等能力。 HTTP调用API流程介绍 HTTP调用API,不同版本鉴权方式不同,调用流程不同。 V2版本,仅支持使用 API Key鉴权 方式。 V1版本,有以下2种API调用流程,更多详情请查看 HTTP调用API流程介绍 。
此外,为了避免大批量写入数据给下游的Elasticsearch实例造成过高的负载,我们推荐将集群粒度属性 refresh_interval 配置为相对合理的值。如果您能接受新写入的数据在写入后1分钟可见,则可以考虑将refresh_interval取值设为1m。
2、语音识别结果不准带来更高的后处理成本,并且语音识别模型针对性优化训练存在技术门槛、成本高、训练周期长。 欢迎使用EasyDL语音识别,可以通过自助训练语言模型的方式有效提升您业务场景下的识别准确率。 使用流程概述 平台使用的基本流程如下图所示,全程可视化简易操作,在数据已经准备好的情况下,最快一天内即可获得专属模型。
百度分布式存储支撑了千亿级别的超大规模网页库,百度分布式计算集群单集群规模达到 1.4万个节点,成为全球公开报道的最大规模的分布式计算集群。 百度智能云简介 为了建设国内互联网生态,促进国内互联网基础设施的发展,百度将核心基础架构逐步对外开放,推出百度智能云产品。百度智能云产品集成了百度核心基础架构,具有安全,稳定,高性能,高可扩展性的特点。
import os import time import torch import torchvision.models as models model = models.resnet50().float().cuda() model = torch.jit.script(model).eval() # 使用jit转为静态图 dummy = torch.rand(1, 3, 224, 224).cuda
控制台创建 1、登录管理控制台,选择“产品服务> 函数计算CFC”,进入“函数列表”页面。 2、点击需要添加触发器的函数名称即(test-20191211), 进入函数详情页面。 3、点击左侧导航栏中的“触发器”,进入触发器配置页面,如下图所示: 4、在弹出框中,点击下拉框“请选择事件源进行添加”,选择需要添加的触发器 5、之后在弹出框中配置触发器选项,并点击确认,完成触发器的创建。
3.查看数据:用户可以在图中查看到某个时间点的用量和使用率。 监控说明: 带宽监控支持查看内网、外网。如果是三线节点,支持区分运营商查看带宽。
功能介绍 AI模型训练平台 专门用于定制货架合规性检查、自助结算台、无人零售货柜等零售场景下识别商品的高精度AI模型。 全可视化操作 所有模型训练相关的操作都可以在网页上进行,无需编程,仅需五步即可部署定制化AI模型。 预置的商品库 预置近千种商品单品图可供客户在创建SKU时选择,用于合成训练数据,极大降低了训练数据采集和标注成本。