序列标注API调用文档 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
序列标注API调用文档 本文档主要说明定制化模型发布后获得的API如何使用，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 接口描述 基于自定义训练出的序列标注模型，实现定制标签的序列标注。模型训
批量预测(用户资源池)API - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
批量预测(用户资源池)API 批量预测API 本文将介绍批量预测（用户资源池）的API，您如果是初次使用相关产品，可以参考 相关指南 。 鉴权机制 在使用API前，您需要完成鉴权操作，可以参考 鉴权认证机制 中的介绍。 接口详细介绍 平台开放了5个API供用户调用： 批量预测-创建 批量预测-停止 批量预测-删除 批量
文本实体抽取数据导入 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
文本实体抽取数据导入 1. 创建数据集 您可以在左侧导航栏中中，选择“数据总览”并点击主内容区域的按钮「创建数据集」，选择数据类型为“文本”，标注类型选择“文本实体抽取”。标注模板中使用默认选项”文本实体抽取“。 img 2.导入未标注文本数据 进入到新创建的文本实体抽取数据集中。如果您手中的数据是未标注数据，可以选择
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： Python 复制 1 #!
训练时长设置参考 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
训练时长设置参考 运行环境说明 目前 BML 支持选择GPU P4、GPU P40、GPU V100三种运行环境，性能从高到低为V100＞P40＞P4。具体规格说明如下： 机型 规格说明 GPU V100 TeslaGPU_V100_16G显存单卡_12核CPU_56G内存 GPU P40 TeslaGPU_P40_2
私有部署文档-序列标注 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
私有部署文档-序列标注 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 EasyDL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
文本分类API调用文档 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
文本分类API调用文档 本文档主要说明定制化模型发布后获得的API如何使用，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 接口描述 基于自定义训练出的文本分类模型，实现个性化文本分类。模型训练完
TensorFlow 2.3.0 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
TensorFlow 2.3.0 TensorFlow 基于tensorflow框架的MNIST图像分类任务示例代码，训练数据集点击 这里 下载 单机训练（计算节点数为1），示例代码如下： Python 复制 1 2 tf train demo 3 4 import tensorflow as tf 5
TensorFlow 1.13.2 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
TensorFlow 1.13.2 TensorFlow 基于tensorflow框架的MNIST图像分类任务示例代码，训练数据集点击 这里 下载 单机训练（计算节点数为1），示例代码如下： Python 复制 1 import os 2 import tensorflow as tf 3 import numpy a
Blackhole 1.0.0 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
Blackhole 1.0.0 Blackhole 1.0.0 Blackhole是百度自研的高性能数据科学引擎，CodeLab中内嵌了该引擎。通过异构加速计算、超大数据处理、高效数据存储等技术，单机Blackhole在数据分析和机器学习等场景相比开源Pandas/Sklearn性能可提升7倍以上、拥有TB级的单机超大
