005-AutoML(自动调参) - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
005-AutoML(自动调参) AutoML(自动调参) 为了帮助模型达到更精准的效果，平台支持自动调参。支持自动调参的组件有XGBoost二分类、XGBoost多分类、XGBoost回归等等。 点击“AutoML 按钮。 在弹出的“自动调参”页面中，选择对应的算法组件。 在调参配置中，设置数据拆分比例、网格拆分数、参数范围和调参方式等。 设置调参模型的评估标准。 点击“确定”，完成自动调参。
标准接口规范参考 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
标准接口规范参考 脚本调参和Notebook训练方式产出的模型部署到公有云时，不同任务类型的应用接口的请求与响应均满足响应的标准规范。 图像分类-单图单标签 标准接口请求参考说明： 字段名称 必须 类型 说明 image 是 string 图像数据，base64编码，要求base64编码后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px,支持jpg/png/bmp格式 标准接口响应字段说
如何发布图像分割API - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
如何发布图像分割API 训练完毕后可以在左侧导航栏中找到【发布模型】，依次进行以下操作即可发布公有云API： 选择模型 选择部署方式「公有云部署」 选择版本 自定义服务名称、接口地址后缀 申请发布 申请发布后，通常的审核周期为T+1，即当天申请第二天可以审核完成。如果需要加急、或者遇到莫名被拒的情况，请在百度智能云控制台内 提交工单 反馈 发布模型界面示意： 接口赋权 在正式使用之前，还需要做的一
AutoDL模式算法适配硬件 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
AutoDL模式算法适配硬件 图像分类 服务器 通用小型设备 专项硬件设备 物体检测 服务器 通用小型设备 专项适配硬件 实例分割 服务器 通用小型设备 语义分割 服务器 通用小型设备
图像分类模型效果评估 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
图像分类模型效果评估 可通过模型评估报告或模型校验了解模型效果： 模型评估报告：训练完成后，可以在列表中看到模型效果，以及详细的模型评估报告。 模型在线校验：可以在左侧导航中找到【模型校验】，在线校验模型效果。校验功能示意图： 模型评估报告 整体评估 在这个部分可以看到模型训练整体的情况说明，包括基本结论、准确率、F1-score等。这部分模型效果的指标是基于训练数据集，随机抽出部分数据不参与训练
分享EasyDL定制化API - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
分享EasyDL定制化API 本文将会引导您将定制化API服务售卖至AI市场中，从而快速获得品牌曝光，并获得丰厚收入。接下来，您将了解如下内容： 售卖市场介绍 API服务售卖的准备工作 API服务售卖的具体流程 售卖市场介绍 您在EasyDL定制化训练出的模型可以在百度AI市场（aim.baidu.com) 进行售卖。AI市场作为国内首家专注于服务AI产业链的商业平台，集结AI服务商所提供的AI软
如何发布时序预测API - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
如何发布时序预测API 训练完毕后可以在左侧导航栏中找到【发布模型】，依次进行以下操作即可发布公有云API： 选择模型 选择部署方式「公有云部署」 选择版本 自定义服务名称、接口地址后缀 申请发布 申请发布后，通常的审核周期为T+1，即当天申请第二天可以审核完成。如果需要加急、或者遇到莫名被拒的情况，请在百度云控制台内 提交工单 反馈。 发布模型界面示意： 接口赋权 在正式使用之前，还需要做的一项
训练任务失败错误排查 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
训练任务失败错误排查 时序预测任务失败，一般主要是由于时间列格式错误或配置错误导致的，您可以参照如下内容检测您的数据或配置是否正确： 时间列要求 在创建时序预测任务时，所使用的数据集的时间列应为Date类型并以 yyyy-MM-dd 开头，否则会造成训练任务失败. 如 yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ssX yyyy-MM-dd HH:mm:ss yyyy-MM-dd 等等 时间
如何发布图像分类API - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
如何发布图像分类API 训练完毕后可以在左侧导航栏中找到【发布模型】，依次进行以下操作即可发布公有云API： 选择模型 选择部署方式「公有云部署」 选择版本 自定义服务名称、接口地址后缀 申请发布 申请发布后，通常的审核周期为T+1，即当天申请第二天可以审核完成。如果需要加急、或者遇到莫名被拒的情况，请在百度智能云控制台内 提交工单 反馈。 发布模型界面示意： 接口赋权 在正式使用之前，还需要做的
训练任务失败错误排查 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
训练任务失败错误排查 表格预测一般是由于任务类型选择错误引起的。当训练任务失败时，请您检查选择的任务类型与目标列是否匹配，以下为各个任务类型对应的目标： 算法类型 目标列 二分类 目标列是离散值，且只有两种可能的取值。如在精准营销场景中预测一个用户是否为潜在购买用户，其目标列仅存在“True”和“False”两种取值，解决该问题的模型属于二分类模型。 多分类 目标列是离散值，并具有有限的可能取值。
