EasyDL语音算力资源价格说明 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
EasyDL语音算力资源价格说明 算力资源价格说明 EasyDL提供了丰富的模型训练算法，同时在训练任务上也提供多种机型自由选择。（其中，语音识别由于任务特殊性，将持续为开发者提供免费训练体验） 说明 ： 为更好支持您的模型付费训练，平台针对您的模型创建数量、任务并行数均进行了权益升级，每位用户创建模型数量从30个提升至100个；单模型组仅支持运行 1个训练任务提升至同时运行5个训练任务。 计费方
002-查看模型可解释性 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
002-查看模型可解释性 对于DecisionTree二分类、DecisionTree多分类和DecisionTree回归等决策树相关算子，支持 在算子运行成功后 ，查看模型训练过程，了解决策树的形成过程。 实验运行成功后，鼠标右键点击相应的算子组件，如“DecisionTree多分类”多分类，选择“查看模型解释”，即可在弹窗中可视化展示决策树。 决策树默认展示前两层，其中灰色底色的为子节点，带箭
XGBoost服务代码文件示例 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
XGBoost服务代码文件示例 XGBoost服务代码文件示例 在模型仓库中导入基于XGBoost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。 XGBoost模型服务代码示例如下所示： #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # ******
文本实体抽取API调用文档 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
文本实体抽取API调用文档 接口描述 基于自定义训练出的文本分类模型，实现个性化文本识别。模型训练完毕后发布可获得定制化实体抽取API 。 如有其它问题，请在百度智能云控制台内 提交工单 反馈。 请求说明 请求示例 HTTP 方法： POST 请求URL： 完成训练后可在服务列表中查看并获取url。 URL参数： 参数 值 access_token 通过API Key和Secret Key获取的a
XGBoost框架API调用文档 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
XGBoost框架API调用文档 本文档主要说明使用XGBoost框架训练的模型部署到公有云后获得的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 接口描述 基于XGBoost机器学习框架训练出的模型，模型训练完毕，发布到模型仓库并部署到公有云后可获得定制API 接口鉴权 在BML-控制台创建应用 应用列表获取AK/
私有化部署接口说明-文本分类 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
私有化部署接口说明-文本分类 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 BMLL定制化文本分类模型的本地部署通过EasyPack实现，目前提供单机一键部
物体检测导入未标注数据 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
物体检测导入未标注数据 目录 导入未标注数据方式说明 从本地上传图片导入 从本地上传压缩包导入 导入线上已有数据集 导入未标注数据方式说明 为选定的图像分类数据集导入未标注数据（即原始图片）的方式有两种。一种为从本地选择图片文件；一种为从线上【专业版-数据服务】中其余同为图片类型数据集中导入。 从本地上传图片导入 选择 未标注数据-本地-上传图片 ，点击上传图片后选择本地图片文件进行导入。 数据格
tensorflow框架API调用文档 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
tensorflow框架API调用文档 本文档主要说明使用TensorFlow框架训练的模型部署到公有云后获得的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 接口描述 基于TensorFlow深度学习框架训练出的模型，模型训练完毕，发布到模型仓库并部署到公有云后可获得定制API 接口鉴权 在BML-控制台创建应用
自动超参搜索配置参考 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
自动超参搜索配置参考 在深度学习建模过程中，除了大规模的数据集，超参数调节也显著影响模型效果。即使对于有经验的算法工程师，有时候也很难把握调节超参数的规律，而对于初学者来说，要花更多的时间和精力。 自动超参搜索应用超参搜索策略，对模型的超参数进行自动调优，在配置训练任务的页面，完成数据集的配置后，可以选择使用自动超参搜索进行配置。 您可以选择「随机搜索」，「贝叶斯搜索」，「进化算法」作为搜索策略进
Sklearn 0.23.2代码规范 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
Sklearn 0.23.2代码规范 Sklearn 0.23.2代码规范 基于Sklearn 0.23.2框架的结构化数据的多分类问题，训练数据集sklearn_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。另外该框架支持发布保存模型为pickle和joblib格式，并且在发布
