物体检测数据标注说明 目录 标注操作说明 标注技巧说明 上传图片 标注操作说明 在数据集查看详情页面可以点击开始标注,进入到标注页面。 添加标签 点击右侧添加标签,输入不同分类名称,完成标签添加。 标签格式说明:目前平台标签名称只支持数字/字母/下划线,暂时不支持中文 标注方式 根据左侧选定的当前图片,在左侧选择标注工具针对目标区域构建矩形框。 点击下一张图片/切换图片即可完成保存 注意,在标注过
Sklearn服务代码文件示例 Sklearn服务代码文件示例 在模型仓库中导入基于Sklearn库的机器学习模型时,除需导入模型文件外,也需要导入服务代码文件,其中服务代码文件用于在线部署模型时进行模型文件的加载以及进行必要的预处理和后处理逻辑。 Sklearn模型服务代码示例如下所示: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # ******
TensorFlow 1.13.2 TensorFlow 基于tensorflow框架的MNIST图像分类任务示例代码,训练数据集点击 这里 下载 单机训练(计算节点数为1),示例代码如下: import os import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow import keras layers = tf . layers t
物体检测服务器API集成文档 本文档主要说明定制化物体检测模型发布为服务器API(通过部署包实现)后如何使用。如还未训练模型,请先前往 EasyDL 进行训练。 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 EasyDL社区交流 ,与其他开发者进行互动 部署包使用说明 部署方法 EasyDL定制化物体检测模型的服务器API通过EasyPack实现,目前提供单机一键部署的
1.新能能源发电量预测 项目说明 业务背景 在 碳达峰 、 碳中和 背景下,风电、光伏等新能源电力并网量显著提升,并逐步在企业园区自备电厂推广使用。新能源精准调度可以最大限度节约新能源、提高新能源利用率。 业务难题 新能源调度的核心依据来自对一段时间内的新能源发电量预测,精准预估发电量可以保证能源调度的合理性。能源作为消费类产品,它的发电量受天气等环境因素影响较大,波动较大,对电网稳定性、能源调度
文本分类数据标注说明 文本标注 上传未标注文本后,进入到标注页面,您可以逐一查看每一篇未标注的文本,如下图: 设定分类对应的标签 创建标签后,即可以进行对文本的标注,在文本的上方标签字段处,会显示对应的分类标签,完成标注
XGBoost 1.3.1 XGBoost XGBoost框架下,自定义作业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。使用下面代码进行模型训练时,训练程序可以自行加载数据,训练数据选择空文件夹即可。 pickle格式示例代码 # -*- coding:utf-8 -*- xgboost train demo import
在BML使用外部镜像 资源池中除了可以关联容器镜像服务CCR外,用户也可以在资源池的镜像仓库中管理外部镜像。支持使用外部镜像的服务包括: 作业建模 在线服务 预测服务 外部镜像添加步骤 点击平台管理,进入资源池管理。 点击列表页的镜像仓库,进入镜像仓库列表中。 点击添加镜像仓库,用户输入外部镜像的镜像地址和账号密码后,即保存在该资源池下的镜像仓库列表中。 使用外部镜像 在训练作业、自动搜索作业、在
批量预测(用户资源池)API 批量预测API 本文将介绍批量预测(用户资源池)的API,您如果是初次使用相关产品,可以参考 相关指南 。 鉴权机制 在使用API前,您需要完成鉴权操作,可以参考 鉴权认证机制 中的介绍。 接口详细介绍 平台开放了5个API供用户调用: 批量预测-创建 批量预测-停止 批量预测-删除 批量预测-作业列表 批量预测-作业详情 【批量预测-创建】 接口: https://
通用类模型API参考 通用接口规范参考 自定义作业产出的模型进行公有云部署时,不具有统一的标准接口规范,根基不同的算法框架,提供通用接口规范参考。 Paddle:请在 《Paddle框架API调用文档》 中查看Paddle框架模型的API参考 TensorFlow:请在 《Tensorflow框架API调用文档》 中查看TensorFlow框架模型的API参考 Pytorch:请在 《Pytorc