供应商管理-9.营业执照识别功能 供应商管理-9.营业执照识别功能 本视频介绍供应商管理系统完成营业执照识别功能搭建
在BML 控制台申请、下载部署包后,可以参考 EasyPack-单机一键部署 将软件包部署在本地服务器上。部署成功后,启动服务,即可调用与在线API功能类似的接口。 授权说明 本地部署包根据服务器硬件(CPU单机或GPU单卡)进行授权,只能在申请时提交的硬件指纹所属的硬件上使用。
如何获取视觉任务软硬一体产品 为进一步提升前端智能计算的用户体验,BML推出了多款软硬一体方案。将高性能硬件与BML脚本调参任务训练出的图像分类/物体检测模型深度适配,可应用于工业分拣、视频监控等多种设备端离线计算场景,让离线AI落地更轻松。 了解不同方案 方案获取流程如下: Step 1: 在BML脚本调参任务中训练专项适配所选硬件的图像分类/物体检测模型 ,迭代模型至效果满足业务要求。 查看硬
XGBoost 1.3.1代码规范 XGBoost 1.3.1代码规范 基于XGBoost 1.3.1框架的结构化数据的回归问题。 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,并且在发布至模型仓库时需要选择相应的模型文件。 xgboost1.3.1_autosear
PaddlePaddle 2.1.1代码规范 PaddlePaddle 2.1.1代码规范 基于PaddlePaddle2.1.1框架的MNIST图像分类,训练数据集paddle_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。 PaddlePaddle2.1.1_autosear
Tensorflow2.3.0代码规范 Tensorflow 2.3.0代码规范 基于Tensorflow2.3.0框架的MNIST图像分类,训练数据集tf_train_data2.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。 tensorflow2.3_autosearch.py示例代码 # -*
配置专家模式表格数据预测任务 表格预测任务支持AutoML和专家两种运行方式: AutoML模式:全流程自动建模,用户只需设置数据集、目标列以及制定任务类型即可,而无需关注数据处理以及算法配置等过程,系统会自动完成建模过程,并从中挑选最优的模型作为训练任务的运行结果。 专家模式:高度开放的建模方式,用户可以进行特征工程、算法、超参搜索等配置,具备相关技能的开发者可以在方式下获得更多的开发自由度。
配置AUTOML模式表格数据预测任务 表格预测任务支持AutoML和专家两种运行方式: AutoML模式:全流程自动建模,用户只需设置数据集、目标列以及制定任务类型即可,而无需关注数据处理以及算法配置等过程,系统会自动完成建模过程,并从中挑选最优的模型作为训练任务的运行结果。 专家模式:高度开放的建模方式,用户可以进行特征工程、算法、超参搜索等配置,具备相关技能的开发者可以在方式下获得更多的开发自
如何发布视觉任务设备端SDK 训练完毕后,可以在左侧导航栏中找到【EasyEdge本地部署】,选择通用小型设备,点击【发布新服务】 只需勾选业务场景需要的操作系统与硬件芯片,即可将模型封装成可离线计算的设备端SDK。 部署模型界面示意: 设备端SDK目前已全面支持Android、iOS、Windows、Linux操作系统,同时提供可直接体验的移动端app安装包,以及相应代码包、说明文档,供企业用户
介绍 百度智能云弹性伸缩 (Auto Scaling,简称AS)是自动化扩缩容用户云资源的管理服务,当您业务所需的云资源用量经常性变化时,弹性伸缩会是您使用云资源的理想方式。 目前弹性伸缩能够帮您管理的云资源包括云服务器BCC以及相关的云磁盘CDS和弹性公网IP EIP,支持对这些资源进行自动化的横向扩缩容(即增加或减少资源数量)。