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。
创建模型版本导出任务 接口描述 本接口用于创建模型版本导出任务。 权限说明 调用本文API,需符合以下权限要求,权限介绍及分配,请查看 角色与权限控制列表 、 账号创建与权限分配 。
导出安全组规则 1.登陆进入 控制台安全组列表 2.在顶部选择“普通安全组”,进入普通安全组列表页。点击安全组名称,进入安全组详情页面。 3.点击 导出 ,将文件下载至本地即可。
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使用态:导出文档 简介 支持将Markdown中的文字导出为.doc(x)文档或.pdf文档 导出完成后,用户可在右侧导出列表查看并下载导出文档 导出成功的文档默认以【文章主题】命名,保留在云端,支持重复下载
导出总览 某些情况下,用户希望将 PALO 中的数据导出到其他系统做进一步分析。 PALO 目前支持通过以下方式将数据导出: Export EXPORT 命令主要用于将全表(或指定分区)的内容导出到远端存储,比如 BOS 上。 该方式目前仅支持指定表或分区进行全量的导出。不支持对导出结果进行映射、过滤或转换操作。导出格式为 CSV。 具体可参阅文档: 全量数据导出 。
任务进度 完成任务配置后点击确认,会自动生成导出任务。 如需查看任务进度,可跳转至操作历史页面查看。操作历史中会生成一条新的记录,为避免影响其他操作的进度,该条记录只会记录“开启日志导出”任务进度。如需查看导出的详细进度,可以点击进度条后方“查看详情”按钮。 导出进度窗口会展示日志导出的实际进度。 注意事项 日志导出功能目前只支持7.x版本。 导出任务一旦创建,无法中断或删除。
005-AutoML(自动调参) AutoML(自动调参) 为了帮助模型达到更精准的效果,平台支持自动调参。支持自动调参的组件有XGBoost二分类、XGBoost多分类、XGBoost回归等等。 点击“AutoML 按钮。 在弹出的“自动调参”页面中,选择对应的算法组件。 在调参配置中,设置数据拆分比例、网格拆分数、参数范围和调参方式等。 设置调参模型的评估标准。 点击“确定”,完成自动调参。
预置模型调参支持视觉和自然语言处理两大技术方向: 技术方向 类型 视觉 图像分类 物体检测 实例分割 自然语言处理 文本分类 短文本相似度 序列标注 文本实体抽取 表格数据预测 二分类 多分类 回归
导出类型 导出模型源文件: 训练完成后支持将模型源文件导出,模型源文件可通过 Paddle-Inference 转化至实际应用场景中使用 导出模型源文件与离线SDK: 训练完成后可直接将模型发布为SDK包,可直接用于业务集成,省去繁琐转化过程 预置算法及网络选择 预置模型调参模式中,现已含盖ResNet50_vd、YOLOv3_MobileNetV1、SSD_MobileNetV1、Mask_RCNN_R50