视觉预训练模型 图像分类模型 图像分类网络包含了基于飞桨深度学习平台模型库的十四种预训练网络,利用海量数据进行预训练,并且在ImageNet-2012数据集上进行了top-1准确率和cpu测试时间的测试。 详细测试数据 预训练模型 预训练网络 top-1准确率 cpu测试时间(ms) 模型特点 公开数据集常规预训练模型 EffcientNetB0_small 0.751 129 去掉SE模块的Ef
008-组件资源配置 在画布中,拖拽组件后,需为组件配置对应的资源。 Spark运行参数 Spark任务中包含Driver和Executor,关系为一对多,您需要分别对Driver和Executor进行资源配置。 参数名称 是否必选 参数描述 Driver 运行环境 是 平台提供两种资源套餐可供选择 Executor 运行环境 是 平台提供两种资源套餐可供选择 Python单机算子配置 Pytho
yaml文件编写规范 yaml文件编写规范 如下所示是进化算法pbt的yaml文件配置示例: yaml文件中主要分为四大部分: 搜索算法参数: algo:指定选择的搜索策略,下表为各种搜索算法对应的字段。 搜索策略 英文字段 随机搜索 RANDOM_SEARCH 贝叶斯搜索 TPE_SEARCH 进化算法 PBT_SEARCH 进化-CMAES CMAES_SEARCH 粒子群算法 PARTICL
模型训练计费说明 BML平台模型训练模块均已开放计费,支持按量计费(后付费)的计费方式 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。 预置模型调参与自定义作业模块 在任务结束后统一扣费,任务运行中欠费不会中断任务。 Notebook 启动后实时计费,请保证账户余
序列标注标注说明 1.标注体系说明 在序列标注任务中,一般会定义一个标签集合,来表示所有可能取到的预测结果。 标签是对字符串的token序列进行的表示: 对于英文字符串而言,token可以是一个单词(e.g. baidu),也可以是一个字符(e.g. b); 对于中文字符串而言,token可以是一个分词后的词语,也可以是单个汉字字符; 当前平台支持主流的IOB、IO、IOE、IOBES四种标注体系
服务器部署价格说明 目前BML脚本调参任务已支持将定制模型部署在本地服务器上,只需在发布模型时提交本地服务器部署申请,通过审核后即可获得一个月免费试用。 目前已支持在 控制台 在线按设备使用年限购买授权。 价格参考 部署类型 按年授权价格( 每个模型每年在每个设备 ) 永久授权价格(每个模型在每个设备) 本地服务器SDK 10000元 50000元 本地服务器API 10000元 50000元 注
创建并启动Notebook 创建并启动Notebook 在BML中,Notebook支持多种语言以及不同的AI框架,且可灵活切换。 创建Notebook BML提供了多种Notebook类型,每种类型都支持多语言及多框架。 在BML左侧导航栏中单击“Notebook”。 在“Notebook”页面单击“新建”,在弹出框中填写详细信息。示例如下: 注意:创建通用类型时,可支持选择PaddlePadd
004-特征工程组件 特征工程 特征自动选择 使用特征选择方法,筛选出特征重要性前N的特征。如输入的特征数不足N时,则保留全部特征,目前支持三种特征选择方法:Gini增益、信息增益、信息值。 输入 输入一个数据集,选择需要筛选的特征列并设置挑选的特征数量与连续特征的分区数。 输出 输出筛选后的数据集与特征权值表。 算子参数 参数名称 是否必选 参数描述 默认值 特征选择方法 是 使用的特征选择方法
导入已标注数据 目录 导入已标注数据方式说明 从已有数据集导入已标注数据 查看已标注数据 导入已标注数据方式说明 如果您已有标注好的数据,支持快速导入到BML,方便直接进入后续训练环节。 实例分割任务向选定的数据集导入已标注好的数据目前支持一种方式: 将其他数据集已经标注好的数据导入 从已有数据集导入已标注数据 从已有数据集导入已标注数据,支持选择数据集及导入的具体标签进行导入。 查看已标注数据
013-模型评估组件 模型评估组件 二分类评估 评估模块支持计算 AUC、KS 及 F1 score,同时输出数据用于画 PR 曲线、ROC 曲线、KS 曲线、LIFT chart、Gain chart,同时也支持分组评估。 输入 最多可输入4个数据集,用户需要选择原始标签列、预测标签列和正样本标签值,还可以提供scoreColumn获得更多指标。 输出 第一个输出是summary数据集,第二个输