什么是BML BML 全功能 AI 开发平台是一个面向企业和个人开发者的机器学习集成开发环境，为经典机器学习和深度学习提供了从数据处理、模型训练、模型管理到模型推理的全生命周期管理服务，帮助用户更快的构建、训练和部署模型。 智能的数据管理方式 将智能引入数据管理，自动化的完成数据清洗、数据标注等工作，为模型训练提供高质量数据。

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API功能更新记录 发布时间 接口 更新介绍 2026-03-24 创建挂载点 新增address字段（指定IP地址）信息 2025-12-18 批量创建权限组规则 、 创建挂载点 、 修改挂载点权限组 新增批量创建权限组规则和修改挂载点权限组接口；创建挂载点接口新增accessGroupName（绑定权限组名称）字段信息 2025-09-26 创建权限组 、 更新权限组 、 查询权限组 、 删除权限组

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Notebook中的模型文件只有生成模型版本后，才可以执行发布和部署功能： 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。 在保存模式时也可以将训练模型的代码一并保存。

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桶创建成功后，您可以通过多种使用方式将文件（数据）上传至桶，对象存储最终将这些文件以对象的形式存储在桶中。

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功能发布记录 发布时间 功能描述 2024-05-21 首页升级为工作台，支持用户自定义配置小组件 支持主用户在凌云平台购买B套餐或C套餐 凌云帮助中心调整到导航栏右侧 2024-04-07 凌云平台新增服务会话质检应用，支持端到端的ASR转写、基于千帆大模型的全文摘要功能 2024-04-03 度目凌云平台AI开发者模块上线，支持将第三方模型SDK编排成可在度目设备运行的技能 凌云管理后台新增凌云

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005-分类算法 分类算法 DNN二分类 深度神经网络（DNN）是多层功能神经元模型，每层神经元与下一层神经元全互连，神经元之间不存在同层连接，也不存在跨层连接，其中输入层神经元接受外界输入，隐层与输出层神经元对信号进行加工，最终结果由输出层神经元输出，换言之，输入层神经元仅是接受输入，不进行函数处理，隐层与输出层包含功能神经元。

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功能介绍 以下以表格形式展示各功能模块的描述和对应 SDK 模块名称： 功能模块 功能描述 对应 SDK 模块名称 文档管理 管理本地文件或对象存储中的文件，支持文档的添加、删除、列出和加载操作。 pymochow.ai.dochub 文档解析与分块 对文档进行解析并按规则（如页数、重叠部分等）分块，为后续嵌入和检索做准备。

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专线通道IPv6功能配置 您可在专线通道创建成功后开启IPv6功能。只有专线通道开启IPv6功能，被专线通道绑定的专线网关才可以使用IPv6功能。 说明 IPv6功能开启后暂不支持关闭。如：绑定和关联状态的专线通道不支持关闭IPv6 登录 专线通道控制台 。 在专线通道列表中，单击目标专线通道的操作列，进行IPv6编辑。 在编辑IPv6参数的弹框中，打开IPv6功能的开关，开启IPv6功能。

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