用BML实现实例分割 目录 1. 实例分割简介 2. 平台入口 3. 准备数据 3.1 自动驾驶道路实例分割数据介绍 3.2 创建及导入数据集 4. 训练模型 5. 模型分析和调优 6. 部署模型 用BML实现实例分割:以自动驾驶道路实例分割为例 实例分割简介 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!
媒体文章分类:训练网络媒体文章的自动分类,进而实现各类文章的自动分类。 文本审核:定制训练文本审核的模型,如训练文本中是否含有违规/偏激性质的描述。 其他:尽情脑洞大开,训练你希望实现的文本分类(单标签)模型。 定制文本分类的模型,是基于自建分类体系的机器学习方法,可实现文本按内容类型做自动分类。
6、配置网络,如果选择网络选型参考: 网络选型介绍 。 7、配置超参数。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。
案例实现步骤 下面让我们一起来和小王看一下如何接入百度自然语言处理服务吧 实现步骤 只需 三步 ,即可完成接口的调用。 Step1:成为百度AI开放平台的开发者 要调用百度AI开放平台的能力先要成为百度AI开放平台的开发者,首先让我们来注册百度AI开放平台的开发者,并新建一个自然语言处理应用。 点击百度AI开放平台导航右侧的控制台,选择需要使用的AI服务项。
6、配置网络,网络选型参考: 网络选型介绍 。 7、配置超参数。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。
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!
比如实际设备点位寄存器地址信息、日志等 custom.go:实际驱动业务逻辑控制实现,负责管理当前驱动类型设备的连接和采集任务的启动 device.go:一个具体子设备/传感器的接入、采集和置数实现 driver.go:实现了软网关框架定义的驱动接口,软网关grpc调用的实际实现 simulator.go:当前自定义驱动模拟生成数据的设备模拟实现 worker.go:根据配置要求实际的采集和上报的实现
通过子账户隔离实现账单隔离 目录 需求场景 解决方案 具体操作 实现效果 需求场景 一个企业组织下的两个部门, 能够独立账单计费 。 一个企业组织下的两个部门,可以做到权限隔离, A部门用户看不到B部门用户训练的模型、创建的服务以及应用接入身份 。 解决方案 一个智能云主账户下,支持创建多个子账户,子账户之间是权限、账单隔离的。可以将一个子账户对一个部门。 一个子账户下,可以创建多个子用户。
用BML实现文本实体抽取 目录 1. 文本实体抽取简介 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实现文本实体抽取:以简历信息抽取为例 文本实体抽取简介 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!
二、搭建边缘硬件环境 搭建边缘硬件环境,如下图所示: 搭建步骤如下: 给边缘节点硬件供电 网络摄像头连接到POE口 无线网卡插一个USB口 整体环境信息如下: 边缘节点 无线网卡IP:172.30.196.93 与网络摄像头连接的IP:192.168.100.14 网络摄像头IP 网络摄像头IP:192.168.100.10 rtsp流地址: rtsp://b:a1234567@192.168.100.10