调用API - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
最大长度4096汉字 返回说明 返回参数 字段 是否必选 类型 说明 log_id 是 number 唯一的log id，用于问题定位 results 否 array(object) 分类结果数组 +name 否 string 分类名称 +score 否 number 置信度 在线调试 EasyDL零基础开发平台提供了 示例代码中心(API调试平台)-示例代码 ，用于帮助开发者在线调试接口，查看在线调用的请求内容和返回结果
调用API - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
是 array 实体关系的数据，可以包括多个实体关系 +alias 是 string 每个实体关系识别信息，建议按顺序1、2、3、...依次梳理标注的实体关系值，其中1代表第一个实体关系，2代表第一个实体关系，依次类推 +predicate 是 string 实体关系类型 +from 是 string 实体关系的主体实体 +to 是 string 实体关系的目标实体 在线调试 EasyDL零基础开发平台提供了
用BML实现序列标注 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
训练模型 BML上提供了预置模型调参、NoteBook建模、自定义作业三种开发模式，开发难度和开发的灵活性程度不一，分别满足不同水平和需求的开发者。 当前NLP方向仅支持使用者最多的预置模型调参，后续将陆续支持NoteBook建模、自定义作业开发模式。 本文将采用预置模型调参开发模式示意训练模型的基本步骤。
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ensure_ascii=False) print("结果:\n{}".format(response_str)) 返回说明 返回参数 字段 是否必选 类型 说明 log_id 是 number 唯一的log id，用于问题定位 results 否 array(object) 分类结果数组 +name 否 string 分类名称 +score 否 number 置信度 在线调试 EasyDL零基础开发平台提供了
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ensure_ascii=False) print("结果:\n{}".format(response_str)) 返回说明 返回参数 字段 是否必选 类型 说明 log_id 是 number 唯一的log id，用于问题定位 results 否 array(object) 分类结果数组 +name 否 string 分类名称 +score 否 number 置信度 在线调试 EasyDL零基础开发平台提供了
调用API - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
string 预测的文本内容（最多仅支持512个字） results 否 array(object) 分类结果数组 +span 否 string 抽取的具体实体内容 +offset 否 array(number） 数组由两个元素组成，分别是实体的起始位置和终止位置，从entity_content中，第一个字符记为0起算 +tag 否 string 识别对应span的实体类别 在线调试 EasyDL零基础开发平台提供了
用BML实现图片分类 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
训练模型 BML上提供了预置模型调参、NoteBook建模、自定义作业三种开发模式，开发难度和开发的灵活性程度不一，分别满足不同水平和需求的开发者。 本文以使用者最多的预置模型调参开发模式为例，示意训练模型的基本步骤。 1、进入bml官方平台点击【预置模型调参】-【计算机视觉模型】，点击【创建】。 2、填写项目信息并点击【新建】。 3、点击【新建任务】。
Notebook导入数据集 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
Notebook导入数据集 BML基于Jupyter提供了在线的交互式开发环境，在此基础上也为用户提供了便捷导入数据集的方式。 通过平台导入 先点击数据总览，并点击创建数据集，将数据集上传到 BML 平台进行纳管。 进入Codelab Notebook，点击导入数据集插件，并选择从平台数据集的导入方式，选择已经在平台纳管的数据集进行导入。
Notebook 模板使用指南概述 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
Notebook 模板使用指南概述 Notebook 模板使用指南概述 BML 基于 Jupyter 提供了在线的交互式开发环境 Notebook 建模，不但免去了用户准备开发环境的过程，而且可以帮助用户轻松的实现数据集、代码以及模型的管理。 模板概述 BML Notebook 建模为开发者提供了图像分类-单图单标签、图像分类-单图多标签、物体检测、NLP 通用和通用等多种模板。
用BML实现文本分类 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
训练模型 BML上提供了预置模型调参、NoteBook建模、自定义作业三种开发模式，开发难度和开发的灵活性程度不一，分别满足不同水平和需求的开发者。 当前NLP方向仅支持使用者最多的预置模型调参模式，后续将陆续支持NoteBook建模、自定义作业开发模式。 本文将采用预置模型调参模式示意训练模型的基本步骤。
