Notebook简介 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
基本概念 数据集：通过导入操作可以将BML中已创建的数据集下载到Notebook的data目录中。 类型：为简化用户开发，平台根据用户选择的不同类型预置了不同的示例代码，只需简单进行数据集适配，即可进行模型训练。 模型：用户可以将Notebook中产生的模型文件进行保存，并版本进行管理。在Notebook中保存模型可以生成新的模型版本。
Tensorflow2.3.0代码规范 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
Tensorflow2.3.0代码规范 Tensorflow 2.3.0代码规范 基于Tensorflow2.3.0框架的MNIST图像分类，训练数据集tf_train_data2.zip点击 这里 下载。 如下所示是其超参搜索任务中一个超参数组合的训练代码，代码会通过argparse模块接受在平台中填写的信息，请保持一致。
常见问题 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
Data目录为非持久化目录, 在Data下进行的文件操作, 重启之后会被自动恢复. Q8. BML中Notebook除了PaddlePaddle外，是否支持TensorFlow等其他框架? 框架的支持需要大量的硬件适配工作, 而我们暂无人力开展此项工作. 用户自行安装的框架往往不能在GPU环境下正常运行, 从而对我平台稳定性产生质疑. 因此最终决定暂停支持.
数据服务简介 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
数据服务简介 数据服务简介 在 BML 中，集成了百度大脑推出的智能数据服务平台 EasyData 作为其数据管理组件。EasyData 面向AI开发的一站式数据服务工具，其围绕 AI 开发过程中所需要数据采集、数据清洗、数据标注等任务需求提供完成的数据服务。
XGBoost 1.3.1代码规范 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
如下所示是其超参搜索任务中一个超参数组合的训练代码，代码会通过argparse模块接受在平台中填写的信息，请保持一致。另外该框架支持发布保存模型为pickle和joblib格式，并且在发布至模型仓库时需要选择相应的模型文件。
Windows集成文档 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
模型 2022-03-25 1.4.0 优化模型算法 2021-12-22 1.3.5 CPU基础版推理引擎优化升级；demo程序优化环境依赖检测 2021-10-20 1.3.4 CPU加速版推理引擎优化升级 2021-08-19 1.3.2 新增DEMO二进制文件 2021-06-29 1.3.1 预测引擎升级 2021-05-13 1.3.0 模型发布新增多种加速方案选择；目标追踪支持x86平台的
视觉任务WindowsSDK集成文档 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
模型 2022-03-25 1.4.0 优化模型算法 2021-12-22 1.3.5 CPU基础版推理引擎优化升级；demo程序优化环境依赖检测 2021-10-20 1.3.4 CPU加速版推理引擎优化升级 2021-08-19 1.3.2 新增DEMO二进制文件 2021-06-29 1.3.1 预测引擎升级 2021-05-13 1.3.0 模型发布新增多种加速方案选择；目标追踪支持x86平台的
测试验证 - 机器人开放平台 | 百度智能云文档
Debug卡片可在抽屉右上角关闭，卡片中展示具体的过程信息，更多内容请点击下方的 “查看data详情” 按钮。
图像分类WindowsSDK集成文档 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
const char * post_data_filename = .
用BML实现开源大模型的预训练（Post-pretrain） - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
JSON_KEYS = content bash ${MEGATRON_PATH} /scripts/data_preprocess/preprocess_train_data.sh 脚本执行完成后，得到的数据如下。
