产品介绍 - ElasticsearchBES | 百度智能云文档
产品介绍 百度智能云Elasticsearch是一项托管服务，让您可以在百度智能云中轻松地部署、操作和扩展 Elasticsearch。Elasticsearch是一款非常流行的开源分布式检索和分析引擎。通过百度智能云管理控制台，只需几分钟就可以创建和配置百度智能云Elasticsearch集群。
图像分类-单图多标签私有API集成文档 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
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。
介绍 - SSL证书服务CAS | 百度智能云文档
介绍 目前互联网安全威胁愈演愈烈，各类入侵、劫持事件层出不穷，欺诈、钓鱼网站比比皆是。https加密传输方案在传输层可有效防止他人截获，同时客户端浏览器的强制验证手段，可有效帮助用户甄别真实网站，避免上当受骗，因此https也成为越来越多的互联网站的标配。 采用https的服务器必须从CA（Certificate Authority）申请一个用于证明服务器用途类型的证书。
自定义模型调用API介绍 - ModelBuilder
自定义模型调用API介绍 千帆ModelBuilder支持直接导入第三方模型，本文介绍了自定义导入模型发布为服务后，相关API调用说明。 文本生成 自定义导入模型包含2种输入输出模式，不同模式调用的API不同，开发者可以根据模型所支持的模式选择相应的API使用。如何导入并部署第三方模型，请查看 快速导入并部署第三方模型 。 对话模式 对话模式，指创建chat，发起一次对话请求，支持多轮对话。
API介绍 - 千帆AppBuilder-产品文档
API介绍 请求结构简介 API服务域名 Region EndPoint Protocol all qianfan.baidubce.com HTTPS 通信协议 API 调用遵循 HTTP 协议。 字符编码 可解析内容，所有 request/response body 内容目前均使用 UTF-8 编码。
配置AUTOML模式表格数据预测任务 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
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 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
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
XGBoost 1.3.1代码规范 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
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
配置专家模式表格数据预测任务 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
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。
如何获取视觉任务软硬一体产品 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
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
