用BML实现序列标注 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
用BML实现序列标注 目录 1. 序列标注简介 2. 平台入口 3. 准备数据 3.1 数据规范 3.2 创建及导入数据集 4. 训练模型 5. 校验模型 6. 部署模型 用BML实现序列标注：以快递单信息处理为例 序列标注简介 亲爱的开发者您好，欢迎使用百度BML全功能AI开发平台开启您的AI开发之旅！
用BML实现表格预测 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
最长训练时间：该时长指算法求解阶段的最长时长，若超过该时长，算法仍未得到结果，系统会强制结束训练任务。 6、任务配置完成后，点击【提交训练任务】。 7、提交训练任务后，会进入任务列表页面，待训练状态由【训练中】变为【训练完成】时，训练结束。 8、发布模型选择自动发布时，训练结束，模型就会发布到模型仓库中。点击【评估报告】，可以查看任务结果。
自动搜索作业代码编写规范 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
自动搜索作业代码编写规范 自动搜索作业代码编写规范 1. 代码入参说明 2. 必要接口说明 代码入参说明 自动搜索作业的实现过程：通过搜索算法获取多个超参数组合，每个组合都会通过训练得到一个评估结果，以此最终判断超参数组合的优劣，而用户编写的代码即是用于实现单次训练。 用户需要通过argparse模块接受在平台中填写的信息以及搜索算法反馈的超参数组合。
用BML实现文本实体抽取 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
文本实体抽取是一项重要的自然语言处理任务，主要是实现对文本进行内容抽取，并识别为自定义的实体类别。 例如：对内容中的关键实体进行识别和抽取，如金融研报信息识别，法律案件文书实体抽取，医疗病例实体抽取等多种应用场景。 下文中将以简历信息抽取为例，分步骤向您详细介绍如何使用百度BML全功能AI开发平台开发您自己的文本实体抽取模型。
[AI行业案例]-知识图谱助力坚果手机实现“大爆炸”一键搜索功能
解决方案 坚果手机在其研发的“大爆炸”功能中引入百度大脑知识图谱中【实体标注】能力，使得按住的文章片段在爆炸效果之后分散成独立的字词，并可通过一键触达的形式实现百度搜索该词组的功能。【实体标注】的能力是基于百度百科知识库，将选中的词组实体链接到百度百科知识库中的实体，可用于搜索、推荐、广告、对话等多种场景下的知识解析任务。
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
下载命令行： # 下载用于预训练的数据git clone https://huggingface.co/datasets/suolyer/wudao 二、训练Pipeline说明 以llama2-7B模型的处理流程为例进行说明，以下每一个步骤的脚本可以在个人环境中运行，也可打包成一个sh脚本，使用作业建模实现，或者使用notebook功能进行实现。
供应商管理-7.商品列表实现 - 爱速搭低代码平台 | 百度智能云文档
供应商管理-7.商品列表实现 供应商管理-7.商品列表实现 本视频介绍供应商管理系统商品列表的实现
代码模板升级及迁移说明 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
后续平台也将基于升级后框架，继续新增任务类型，您可以加入BML用户交流群，针对您在模型开发过程中的需要，提出您所需的功能需求。
Sklearn服务代码文件示例 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
Sklearn服务代码文件示例 Sklearn服务代码文件示例 在模型仓库中导入基于Sklearn库的机器学习模型时，除需导入模型文件外，也需要导入服务代码文件，其中服务代码文件用于在线部署模型时进行模型文件的加载以及进行必要的预处理和后处理逻辑。 Sklearn模型服务代码示例如下所示： #!
传闻中的国产大模型文心一言：其代码能力真的不堪一击吗？ 千帆社区
这种能力在后续的多次prompt引导中得到了进一步的体现，无论是新增功能还是优化现有代码，文心一言4.0都能一次过，无需反复调试和修改。 这种卓越的代码应用能力，使得文心一言4.0成为了国产AI大模型中的佼佼者。正如百度老板李彦宏所言，未来人人都是程序员。而文心一言4.0正是实现这一愿景的重要工具。
