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使用产品 语音识别 百度语音AI技术，做盲人的“眼睛” 软件工具 解说是一个安卓手机上的盲人屏幕阅读器，致力于盲人的公益事业，为盲人用户提供快读语音输入，语音操控，图片识别等服务，让盲人的生活更加便捷。 使用产品 语音识别 语音合成 图像识别 语音识别助力垃圾分类 打造“蔚蓝地图” 软件工具 公众环境研究中心是一家致力于收集、整理和分析政府及企业公开的环境信息的公益环境研究机构。

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自然语言处理任务模型部署整体说明 训练完成后，可将模型部署在公有云服务器上，通过API进行调用。 公有云API 训练完成的模型存储在云端，可通过独立Rest API调用模型，实现AI能力与业务系统或硬件设备整合 具有完善的鉴权、流控等安全机制，GPU集群稳定承载高并发请求 支持查找云端模型识别错误的数据，纠正结果并将其加入模型迭代的训练集，不断优化模型效果

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私有部署说明-短文本相似度 本文档主要说明定制化模型本地部署后，如何使用本地API。如还未训练模型，请先前往 BML 进行训练。 如有疑问可以通过以下方式联系我们： 在百度智能云控制台内 提交工单 进入 BML社区交流 ,与其他开发者进行互动 加入BML官方QQ群（群号:868826008）联系群管 部署包使用说明 BML定制化短文本相似度模型的本地部署通过EasyPack实现，目前提供单机一键部

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视觉模型如何部署在私有服务器 在发布模型页面中，可以申请私有服务器部署，将模型部署在私有服务器中。 支持「私有API」和「服务器端SDK」两种集成方式： 私有API：将模型以Docker形式在私有服务器（仅支持Linux）上部署为http服务，可调用与公有云API功能相同的接口。可纯离线完成部署，服务调用便捷 服务器端SDK：将模型封装成适配私有服务器（支持Linux和Windows）的SDK，可

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PaddlePaddle 2.1.1代码规范 PaddlePaddle 2.1.1代码规范 基于PaddlePaddle2.1.1框架的MNIST图像分类，训练数据集paddle_train_data.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。 PaddlePaddle2.1.1_autosear

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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。 tensorflow2.3_autosearch.py示例代码 # -*

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如何获取视觉任务软硬一体产品 为进一步提升前端智能计算的用户体验，BML推出了多款软硬一体方案。将高性能硬件与BML脚本调参任务训练出的图像分类/物体检测模型深度适配，可应用于工业分拣、视频监控等多种设备端离线计算场景，让离线AI落地更轻松。 了解不同方案 方案获取流程如下： Step 1： 在BML脚本调参任务中训练专项适配所选硬件的图像分类/物体检测模型 ，迭代模型至效果满足业务要求。 查看硬

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视觉任务LinuxSDK集成文档-Python 简介 本文档介绍 EasyDL 的 Linux Python SDK 的使用方法，适用于 EasyDL 通用版和BML。 网络类型支持：图像分类，物体检测 硬件支持： Intel Movidius MyRIAD2 / MyRIAD X / IGPU 瑞芯微 RK3399Pro 语言支持： Intel Movidius MyRIAD2 / MyRIAD

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