性能数据 数据仅供参考,实际数值根据使用线程数、利用率等情况可能有所波动 模型类型 模型算法 芯片类型 SDK类型 实测硬件 单次预测耗时 EasyDL 图像分类 高性能 Atlas 200 Atlas 200 Atlas 200DK 9ms EasyDL 图像分类 高精度 Atlas 200 Atlas 200 Atlas 200DK 12ms EasyDL 物体检测 高性能 Atlas 200
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step3:添加数据 先选择数据集,再按分类选择数据集里的音频,可从多个数据集选择音频 声音分类模型至少需要选择 2个及以上 分类 step4:训练模型 点击「开始训练」,训练模型。 训练时间与数据量大小有关,1000个音频文件大约可以在30min内训练完成 模型训练过程中,可以设置训练完成的短信提醒并离开页面,在模型训练完毕即可收到短信通知。
部署在线服务 基于 Notebook 的 NLP 通用模板使用指南 本文采用模板中预置的文心套件开发文本分类-单文本单标签模型的过程为例,介绍在使用 NLP 模板时,从创建 Notebook 任务到引入数据、训练模型,再到保存模型、部署模型的全流程。
输入文本的数据模板的为:“歌名:xxx;歌词:”,输出文本的数据模板为:“xxxx”(xxxx代表生成歌词内容)。
选择用户资源池后,训练数据需要指定自己的BOS路径。
您可以访问该页面: https://ai.baidu.com/easydl/app/validate/ml/models/verify,并从中复制数据请求的 Body 部分作为参考模板。这将帮助您理解如何灵活处理各种不同的字段。
Body请求示例: { "image": "<base64数据>" } Body中放置请求参数,参数详情如下: 请求参数 参数 是否必选 类型 可选值范围 说明 image 是 string - 图像数据,base64编码,要求base64编码后大小不超过4M,最短边至少15px,最长边最大4096px,通用算法训练的模型发布API支持jpg/png
EasyDL 通用版/全功能AI开发平台BML(原EasyDL专业版) 通用ARM版:支持iPhone5s, iOS 9.0 以上所有手机。 A仿生芯片版:支持iPhone5s, iOS 15.0 以上手机。充分利用苹果A系列仿生芯片优势,在iPhone 8以上机型中能有显著的速度提升。
自动搜索作业数据集配置方式是从BOS中选取数据集。