Http服务运行端注意事项 模型部署启动服务时需对以下文件进行修改: demo_servering.py,启动服务设备为cpu/gpu demo_client.py,发送请求设备任意,只有保证ip和端口号与起服务设备一致即可
config.set_config(params::PREDICTOR_KEY_SERIAL_NUM, "1DB7-1111-1111-D27D"); 具体支持的运行参数配置列表可以参考开发工具包中的头文件的详细说明。 相关配置均可以通过环境变量的方法来设置,对应的key名称加上前缀 EDGE_ 即为环境变量的key。
芸艺识图调用该模型API接口进行小程序开发,实现手机镜头对准作品,即可完成:实时扫描-上传图片-EasyDL模型识别-展示作品信息的完整体验。降低观展者的学习门槛,在线便捷地了解艺术作品。 Step1:打开芸艺优品小程序,点击“点我扫画”,进入扫画模式。 Step2:调用API开启摄像头对图像进行捕捉,通过陀螺仪校准确定是否对准采集目标。对准后前端进行图像截帧,提交后台服务器。
config.set_config(params::PREDICTOR_KEY_SERIAL_NUM, "1DB7-1111-1111-D27D"); 具体支持的运行参数可以参考开发工具包中的头文件的详细说明。
其中字段的具体含义请参考开发文档 cost_ms Number 预测耗时ms,不含网络交互时间
config.set_config(params::PREDICTOR_KEY_SERIAL_NUM, "1DB7-1111-1111-D27D"); 具体支持的运行参数可以参考开发工具包中的头文件的详细说明。
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满足推理阶段数据敏感性要求、更快的响应速度要求 支持iOS、Android、Linux、Windows四种操作系统,基础接口封装完善,满足灵活的应用侧二次开发 软硬一体方案 模型训练完成后,可前往AI市场购买EasyDL&EdgeBoard软硬一体方案 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。 了解更多
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Paddle框架API调用文档 本文档主要说明使用Paddle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Paddle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 应用列表获取AK/SK