训练模型 BML上提供了预置模型调参、NoteBook建模、自定义作业三种开发模式,开发难度和开发的灵活性程度不一,分别满足不同水平和需求的开发者。 当前NLP方向仅支持使用者最多的预置模型调参,后续将陆续支持NoteBook建模、自定义作业开发模式。 本文将采用预置模型调参开发模式示意训练模型的基本步骤。
训练模型 BML上提供了预置模型调参、NoteBook建模、自定义作业三种开发模式,开发难度和开发的灵活性程度不一,分别满足不同水平和需求的开发者。 本文以使用者最多的预置模型调参开发模式为例,示意训练模型的基本步骤。 1、进入bml官方平台点击【预置模型调参】-【计算机视觉模型】,点击【创建】。 2、填写项目信息并点击【新建】。 3、点击【新建任务】。
训练模型 BML上提供了预置模型调参、NoteBook建模、自定义作业三种开发模式,开发难度和开发的灵活性程度不一,分别满足不同水平和需求的开发者。 当前NLP方向仅支持使用者最多的预置模型调参模式,后续将陆续支持NoteBook建模、自定义作业开发模式。 本文将采用预置模型调参模式示意训练模型的基本步骤。
解决思路 该海洋馆通过EasyDL图像分类任务,前期收集几十张图片进行可行性验证后,最终优化为识别准确率90%以上的模型,在展览业务中开发了AI识图小程序并在该小程序中直接调用该AI服务接口,极大提高了观展人的沉浸式体验。同时,AI识图小程序也作为海洋互动营销的后续入口,持续发挥与观展人互动的线上影响力。 数据准备 第一步,明确需要识别的海洋种类。
创建并启动Notebook 1、在 BML 左侧导航栏中点击『Notebook』 2、在 Notebook 页面点击『新建』,在弹出框中填写公司/个人信息以及项目信息,示例如下: 填写基础信息 填写项目信息 3、对 Notebook 任务操作入口中点击『配置』进行资源配置,示例如下: 选择开发语言、AI 框架,由于本次采用 PaddleDetection 进行演示,所以需要选择 python3.7、
训练模型 BML上提供了脚本调参、NoteBook建模、自定义作业三种开发模式,开发难度和开发的灵活性程度不一,分别满足不同水平和需求的开发者。 本文以使用者最多的脚本调参开发模式为例,示意训练模型的基本步骤。 1、进入BML官方平台点击立即使用脚本调参,点击【脚本调参】,进入操作台。点击【新建】,进入模型创建信息页面。 点击【结构化数据】,填写模型创建信息。点击【创建】,完成模型创建。
部署在线服务 基于 Notebook 的通用模板使用指南 本文采用物体检测模型的开发过程为例,介绍通用模板从创建 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。
Notebook 模板使用指南概述 Notebook 模板使用指南概述 BML 基于 Jupyter 提供了在线的交互式开发环境 Notebook 建模,不但免去了用户准备开发环境的过程,而且可以帮助用户轻松的实现数据集、代码以及模型的管理。 模板概述 BML Notebook 建模为开发者提供了图像分类-单图单标签、图像分类-单图多标签、物体检测、NLP 通用和通用等多种模板。
然而,对于餐饮服务企业而言,招募专业算法工程师、采购GPU服务器、招募部署运维工程师的成本会更高,还会存在研发时间长,模型效果难以保障的问题。 解决思路 为帮助企业快速、低成本的将AI技术应用于升级版“明厨亮灶”,飞桨EasyDL提供了零门槛、高精度的AI建模能力,帮助企业轻松构建AI模型,并快速部署至多种运行环境。
具体来说,“智”是以百度大脑中的飞桨深度学习平台、百度昆仑芯片以及语音、视觉、知识图谱、自然语言处理等核心人工智能技术和平台,为赋能水务行业智能化升级提供了 AI 新型基础设施,“云”指的是通过百度智能云搭建数据中心提供云计算能力,便捷高效支持产业的智能应用。