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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。

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EdgePredictorConfig 的具体使用方法可以参考开发工具包中的demo工程。 具体支持的运行参数可以参考开发工具包中的头文件。

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文字识别任务操作流程 文字识别任务操作流程 第一步：点击进入文字识别模型页面 第二步：点击创建 第三步：填写项目基本信息 第四步：点击新建任务 第五步：完善任务信息 填写任务备注 添加数据 配置检测网络 配置识别网络 第六步：配置资源并提交训练 训练结果查看 点击任务列表 点击评估报告 查看评估结果 查看配置详情 查看训练日志 发布模型 点击任务列表 点击发布

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公有云部署计费说明 BML公有云部署费用为模型部署时使用资源产生的费用： 所有模型都需要您配置机器资源。 计次试用期间部署的模型需重新配置机器资源后，才能再次使用，详细操作步骤请前往 公有云部署说明 查看 系统会根据您选择的机型与配置自动计算价格 按分钟计费，不足1分钟按1分钟计。 使用 BML 前需保证账户无欠款。 计费规则 配额：系统将运行公有云部署的机器资源1核cpu和4G内存折算为1配额。

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如何发布服务器端SDK 训练完毕后，可以在左侧导航栏中找到【EasyEdge本地部署】，选择通用【服务器】，点击【发布新服务】，进入发布界面。 step1.部署方式选择服务器，集成方式选择服务器端后，选择需要发布的模型及版本，勾选业务场景需要的操作系统与硬件芯片。设置完毕点击下一步 step2. 填写完基本信息之后，点击 提交 ，即可将模型封装成可离线计算的服务器端SDK。

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数据模型可视化功能说明 当前BML Notebook已经集成VisualDL工具以实现数据模型可视化，您可在可视化tab中启动VisualDL服务。 VisualDL工具 VisualDL 是一个面向深度学习任务设计的可视化工具，利用丰富的图表来展示数据，用户可以更直观、清晰地查看数据的特征与变化趋势，有助于分析数据、及时发现错误，进而改进神经网络模型的设计。目前，VisualDL 支持 scal

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结构化数据算力资源价格说明 算力资源价格说明 EasyDL提供了丰富的模型训练算法，同时在训练任务上也提供多种机型自由选择。（其中，语音识别由于任务特殊性，将持续为开发者提供免费训练体验） 说明 ： 为更好支持您的模型付费训练，平台针对您的模型创建数量、任务并行数均进行了权益升级，每位用户创建模型数量从30个提升至100个；单模型组仅支持运行 1个训练任务提升至同时运行5个训练任务。 计费方式 具

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文档编码查看和修改方法 本文档介绍如何查看一个文档的编码以及修改编码的方法。 使用示例文件 进入 SKU本地批量上传页面 ，点击页面上的 下载示例文件 ，下载后在源文件中删除示例SKU后，再添加进需要创建的SKU信息。 查看和修改CSV文件的编码 提示： 将文档上传前，请确认UTF-8编码的文档内的文字没有乱码。 下载 Visual Studio Code ，在Visual Studio Code

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