双击bucket或者单击『>』图标,即可进入下一级 代码文件要求如下: 选取对象可以是一个文件或者文件夹 所选代码文件必须和所选算法框架对应 输入启动命令,支持python和shell两类脚本: 当代码文件项选择一个单独文件时,启动命令指向该启动文件 当代码文件项选择一个文件夹时,启动命令需指向该文件夹下的特定启动脚本,例如bash bml_job.sh 选择输出路径:选择输出路径存放训练产生的模型和日志文件
登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 1 【技术分享】使用千帆appbuilder的新功能JS网站嵌入和cursor开发一个智能体浏览器插件。 AI原生应用开发 / 技术交流 插件应用 有奖问答 有奖征文 2024.11.04 2471 看过 千帆appbuilder新功能—— 可以通过JavaScript快速将智能体嵌入网站啦。
用零代码开发实现物体检测 示例说明 物体检测模型主要用于检测图中每个物体的位置、类型。适合图中有多个主体要识别、或要识别主体位置及数量的场景。本文以螺丝螺母识别模型在macOS客户端中的使用为示例演示物体检测模型训练全过程。 实现步骤 只需八步即可完成自定义AI模型的训练及发布的全过程。
丰富完善的开发方案 全面超越原生 Jupyter Notebook 的云端开发环境。 提供适合 AI 初学者的脚本调参开发方式,快速上手。 支持开放框架多语言的作业建模,高度灵活。 提供本地客户端 BML CodeLab ,预置海量丰富插件。 广泛适配的模型推理服务 云服务:SLA 99.99%,弹性扩缩容。 本地服务器部署:多平台多语言支持。
如果选择脚本编辑为超参来源,可在脚本编辑部分代码框内自定义超参数。超参数配置参考: 超参数选择 8、可填写相关信息,并发布模型。也可以模型训练完成后再根据训练结果决定是否发布。 9、根据自身的周期和经费安排,配置计算资源。 10、最后点击【提交训练任务】,进入模型训练。
AI开发基础知识 目录 AI概念及基本原理 AI模型训练的基本流程介绍 AI概念及基本原理 人工智能(Artificial Intelligence,英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能企图生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理等。
如果选择脚本编辑为超参来源, 可在脚本编辑部分代码框内自定义超参数。超参数配置参考: 超参数选择 。 8、可填写相关信息,并发布模型。也可以模型训练完成后再根据训练结果决定是否发布。 9、根据自身的周期和经费安排,配置计算资源。 10、最后点击【提交训练任务】,进入模型训练。
AutoDL模式开发 为零AI开发基础的用户提供的建模方式,内置基于百度文心大模型的成熟预训练模型,可针对用户数据进行算法自动优化,助用户使用少量数据也能获得具备出色效果与性能的模型。 训练配置 AutoDL模式下支持对模型文件导出类型、模型SDK部署方式、训练使用算法类型等内容进行设置。
进入脚本调参列表页面。
输入启动命令,支持python和shell两类脚本: 当代码文件项选择一个单独文件时,启动命令指向该启动文件 当代码文件项选择一个文件夹时,启动命令需指向该文件夹下的特定启动脚本,例如bash bml_job.sh 可选高级配置。提交训练作业时,可以通过高级配置来自定义环境变量。 手动配置:通过手动填写环境变量来配置,包括配置变量名称与对应取值。