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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。

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如何发布物体检测API 在新手教程中点击链接过来的用户请注意，您仍需要完整训练模型后，按如下操作指引，方可使用公有云服务 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，

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预置模型调参简介 在BML中，面向初级的AI开发者提供了预置模型调参建模方式。在该方式下，开发者无需关注构建模型的代码细节，而只需要选择合适的预训练模型以及网络即可。对于系统预置的可配置网络参数，可以适用于大部分场景，开发者也可以根据自己的经验进行调整，以获得更适合特定场景的模型。 预置模型调参支持视觉和自然语言处理两大技术方向： 技术方向 类型 视觉 图像分类 物体检测 实例分割 自然语言处理

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004-查看特征重要性 对于LR二分类、LR多分类、广义线性回归、XGBoost二分类、XGBoost多分类、XGBoost回归等算子组件，支持 在算子运行成功后 ，查看其重要特征。 实验运行成功后，鼠标右键点击相应的算子组件，如“XGboost多分类“，选择“查看特征重要性”，即可显示前50个重要的特征。 如需查看全部特征的特征重要性指标，可以点击弹框上方的“下载完整内容”，下载完整的特征重要性

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从本地导入模型 在新建版本时可以导入本地模型。 前提条件 已创建模型，且该模型的模型来源为“本地上传”。 操作步骤 在左侧导航栏中选择“模型仓库”>“模型管理”。 在模型列表页中，单击“来源”为“本地上传”的模型所在行的“新建版本”，进入“新建版本”页面。 根据页面提示填写相关信息以及上传文件： 对于图像分类、物体检测在上传文件时以及提交时进行文件校验，如校验出错，请根据提示进行修改。 对于表格数

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超参数配置参考 超参来源 目前BML脚本调参任务类型支持三种方法配置任务中网络的超参数，你可以沿用「脚本编辑」中设定的超参数，为获取更高的模型精度，也可以选择「自动超参搜索」对网络的超参数进行搜索。选择「已有超参搜索结果」时，可以在预训练模型和预训练网络相同的任务中，复用自动超参搜索结果，高效地训练出高精度模型。 自动超参搜索 在超参搜索的过程中，由于模型复杂、计算成本很高，且每个超参数都有较大的

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批量预测计费说明 批量预测服务的计费方式类似于模型训练模块，具体计费规则如下： 未开通付费时，仅支持使用免费额度，免费额度用完即停止训练任务。 开通付费后，优先消耗免费额度，免费额度用完后自动转为按量后付费 按分钟计费，不足1分钟按1分钟计。 在任务结束后统一扣费，任务运行中欠费不会中断任务。 使用 BML 前需保证账户无欠款。 计费公式：费用=训练机型单价×节点数×使用时长 时长计量方法：只包括

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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

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