9.厂区工人抽样行为识别 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
为了训练上述AI模型并投入生产应用，基于飞桨EasyDL，企业仅需安排一名普通业务人员，利用业余时间，即可在2-3周内从0到1训练出可用于厂区安全巡检的抽烟识别模型，并应用到厂区安全巡检场景的智能视频分析业务中。 数据准备 数据采集 客户的实际场景是基于厂区摄像头视频抽帧得到的图片来进行抽烟行为识别。
地堆检测API调用方法 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
地堆检测API调用方法 接口描述 本文档主要说明定制化商品检测模型发布后获得的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 ，咨询问题类型请选择 人工智能服务 进入 EasyDL社区交流 ，与其他开发者进行互动 接口鉴权 进入EasyDL零售版的百度智能云控制台 应用列表页面 ，如下图所示： 如果还未创建应用，请点击「创建应用」按钮进行创建。
文本分类API调用文档 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
模型训练完毕后发布可获得定制化文本分类API 接口鉴权 1、在 BML——控制台 创建应用 2、应用列表页获取AK SK 请求说明 请求示例 HTTP 方法： POST 请求URL： 请首先进行自定义模型训练，完成训练后可在服务列表中查看并获取url。
序列标注API调用文档 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
模型训练完毕后发布可获得定制API 接口鉴权 1、在 BML——控制台 创建应用 2、应用列表页获取AK SK 请求说明 请求示例 HTTP 方法： POST 请求URL： 请首先进行自定义模型训练，完成训练后可在服务列表中查看并获取url。
整体介绍 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
文心大模型是百度发布的产业级知识增强大模型，是千行百业AI开发的首选基座大模型。文心大模型既包含基础通用的大模型，也包含了面向重点领域和重点任务的大模型，还提供丰富的工具与平台，支撑企业与开发者进行高效便捷的应用开发。“知识增强”是文心的核心特色，文心能够同时从大规模知识和海量多元数据中持续学习，如同站在巨人的肩膀上，训练效率和理解准确率都得到大幅提升，并具备了更好的可解释性。
端云协同服务部署 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
云管理，端计算」的端云协同服务，具体包括： 在可视化界面轻松实现模型部署包在边缘设备上的集成、版本更新 断网状态下模型离线计算（http服务，可调用与公有云API功能相同的接口） 联网状态下在平台管理设备运行状态、资源利用率 目前本地服务器的应用平台支持Linux-AMD64(x86-64)，具体使用流程请参考下方文档。
视觉任务模型部署整体说明 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
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
Paddle框架API调用文档 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
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 请求说明
图像分类服务器API集成文档 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
两者区别： 包类型 描述 更新包 仅包含最新的模型应用，需执行download.sh脚本下载所需镜像等依赖文件 完整包 包含模型应用和其他鉴权服务，需执行download.sh脚本下载所需完整依赖文件 2、（ CPU模型可忽略 ）如果您训练的模型为GPU版本，系统会生成多份下载链接。请在GPU服务器执行 nvidia-smi 命令，根据返回的Cuda Version来选择对应的部署包链接下载。
物体检测服务器API集成文档 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
两者区别： 包类型 描述 更新包 仅包含最新的模型应用，需执行download.sh脚本下载所需镜像等依赖文件 完整包 包含模型应用和其他鉴权服务，需执行download.sh脚本下载所需完整依赖文件 2、（ CPU模型可忽略 ）如果您训练的模型为GPU版本，系统会生成多份下载链接。请在GPU服务器执行 nvidia-smi 命令，根据返回的Cuda Version来选择对应的部署包链接下载。
