施工人员安全装备检测 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
客户是一家有丰富系统开发经历但没有AI开发能力的企业，在技术选型阶段，标准AI模型采买、付费请AI厂商开发定制模型、通过PaddlePaddle等开源AI开发套件自研等方式都有进入考虑范围，最终结合自身技术能力、成本、效率等因素，最终决定使用飞桨生态下的EasyDL物体检测任务自主完成AI模型的开发，将AI能力集成入自研智能监测系统中。
物体检测服务器端SDK集成文档-Linux-Atlas - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
物体检测服务器端SDK集成文档-Linux-Atlas 简介 本文档介绍EasyEdge/EasyDL的Linux Atlas SDK的使用方法。 注意Atlas有两种产品形态，Atlas 200和Atlas 300， 请参见此处的 文档说明 网络类型支持：图像分类 硬件支持： CPU: aarch64 Atlas 300 卡 操作系统支持：Atlas指定的Linux版本， Ubuntu 16.0
图像分类-单图单标签API参考文档 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
图像分类-单图单标签API参考文档 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图像分类模型，实现个性化图像识别。模型训练完毕后发布可获得定制化图像分类API 接口鉴权 1、在 BML控制台
视觉任务服务器端WindowsSDK集成文档 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
视觉任务服务器端WindowsSDK集成文档 简介 本文档介绍Windows GPU SDK的使用方法。 网络类型支持：图像分类，物体检测，图像分割、声音分类 硬件支持： NVIDIA GPU （普通版，加速版） 操作系统支持 64位 Windows 7 及以上 64位Windows Server 2012及以上 环境依赖（必须安装以下版本） .NET Framework 4.5 Visual C
物体检测服务器端SDK集成文档-Linux-Python - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
物体检测服务器端SDK集成文档-Linux-Python 简介 本文档介绍 EasyDL 的 Linux Python SDK 的使用方法，适用于 EasyDL 和 BML。 EasyDL 通用版： 网络类型支持：图像分类，物体检测，图像分割，声音分类，表格预测 硬件支持： Linux x86_64 CPU (基础版，加速版) Linux x86_64 Nvidia GPU (基础版，加速版) 语
图像分割服务器端SDK集成文档-Linux-Python - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
图像分割服务器端SDK集成文档-Linux-Python 简介 本文档介绍 EasyDL 的 Linux Python SDK 的使用方法，适用于 EasyDL 和 BML。 EasyDL 通用版： 网络类型支持：图像分类，物体检测，图像分割，声音分类，表格预测 硬件支持： Linux x86_64 CPU (基础版，加速版) Linux x86_64 Nvidia GPU (基础版，加速版) 语
图像分类服务器端SDK集成文档-Linux-Python - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
图像分类服务器端SDK集成文档-Linux-Python 简介 本文档介绍 EasyDL 的 Linux Python SDK 的使用方法，适用于 EasyDL 和 BML。 EasyDL 通用版： 网络类型支持：图像分类，物体检测，图像分割，声音分类，表格预测 硬件支持： Linux x86_64 CPU (基础版，加速版) Linux x86_64 Nvidia GPU (基础版，加速版) 语
图像分类服务器端SDK集成文档-Linux-Atlas - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
图像分类服务器端SDK集成文档-Linux-Atlas 简介 本文档介绍EasyEdge/EasyDL的Linux Atlas SDK的使用方法。 注意Atlas有两种产品形态，Atlas 200和Atlas 300， 请参见此处的 文档说明 网络类型支持：图像分类 硬件支持： CPU: aarch64 Atlas 300 卡 操作系统支持：Atlas指定的Linux版本， Ubuntu 16.0
上传文件到开发机 - 百舸异构计算平台AIHC | 百度智能云文档
上传文件到开发机 开发机当前支持PFS作为存储，PFS存储为资源池共享，因此开发过程中需要使用的权重、数据集、代码等文件只需要上传到PFS中即可在开发机中操作使用。
基于文心大模型开发的应用在应用商店/微信小程序上架指南 千帆社区
登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 26 50 基于文心大模型开发的应用在应用商店/微信小程序上架指南 大模型开发 / 互助问答 文心大模型 2023.09.07 42628 看过 各位开发者使用百度智能云千帆大模型平台的文心大模型开发的各种应用/小程序在上架各大应用商店/微信小程序平台的时候总是会遇到重重关卡，其中最难过的一关便是审核关。
