百度太行·弹性裸金属服务器

介绍 背景介绍 在边缘计算场景下，往往需要在同一个集群中管理多个边缘站点，每个边缘站点内可以有一个或多个计算节点。同时需要在每个边缘站点中都运行一组有业务逻辑联系的服务，每个站点内的服务具备一套完整的功能，可以为用户提供服务。但由于网络限制，有业务联系的服务之间不希望或者不能跨站点访问。

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产品介绍 百度数据仓库 Palo （以下简称百度PALO）基于百度 PALO 团队开源的 Apache Doris 数据库构建的 MPP 架构云数据仓库，支持海量数据高效导入、实时更新，能够同时满足企业对报表与 OLAP 分析两类不同需求，能够以较低的成本提供在PB级别数据集上的高性能分析和报表查询功能。帮助企业快速且低成本地构建极速易用的云上数据分析平台。

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PaddlePaddle 2.0.0rc Paddle 此处提供基于Paddle框架的MNIST图像分类示例代码，数据集请点击 这里 下载。 单机训练时（计算节点等于1），示例代码如下： II', lbpath.read(8)) labels = numpy.fromfile(lbpath, dtype=numpy.uint8) with open(image_path[:-3], 'rb') a

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Pytorch 1.7.1代码规范 Pytorch 1.7.1代码规范 基于Pytorch 1.7.1框架的MNIST图像分类，训练数据集pytorch_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。 特别注意，示例采用的是进化算法进行超参搜索，每个试验在训练时会继承之前试验的权

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专项适配硬件部署价格说明 BML脚本调参图像分类，物体检测模型支持多种专项适配硬件方案，请前往 专题页面 对比不同方案的性能与价格，选择与业务场景最匹配的方案。 方案获取流程 Step 1：在BML训练专项适配硬件的图像分类/物体检测模型，迭代模型至效果满足业务需求 Step 2：发布模型时选择专项适配硬件的专用SDK，并在 AI市场 购买方案 Step 3：获得硬件和用于激活专用SDK的专用序列

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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

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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/

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图像分类导入已标注数据 目录 导入已标注数据方式说明 从本地导入已标注数据 从已有数据集导入已标注数据 查看已标注数据 导入已标注数据方式说明 如果您已有标注好的数据，可以在BML平台直接导入，方便直接进入后续训练环节。 向选定的数据集导入已标注好的数据有两种方式: 1、将单张图片和对应图片的标注信息以json格式上传 2、将BML其他数据集已经标注好的数据导入 从本地导入已标注数据 图像分类数据

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