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视觉模型如何部署在私有服务器 在发布模型页面中，可以申请私有服务器部署，将模型部署在私有服务器中。 支持「私有API」和「服务器端SDK」两种集成方式： 私有API：将模型以Docker形式在私有服务器（仅支持Linux）上部署为http服务，可调用与公有云API功能相同的接口。可纯离线完成部署，服务调用便捷 服务器端SDK：将模型封装成适配私有服务器（支持Linux和Windows）的SDK，可

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文本实体抽取私有API调用说明 接口描述 基于自定义训练出的文本分类模型，实现个性化文本识别。模型训练完毕后发布可获得定制化实体抽取API。 如有其它问题，请在百度智能云控制台内 提交工单 反馈。 请求说明 请求示例 HTTP 方法： POST 请求URL： 请首先在 定制化训练平台 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。 URL参数： 参数 值 access_token

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文本分类-多标签API调用文档 本文档主要说明定制化模型发布后获得的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 进入 BML社区交流 ,与其他开发者进行互动 加入BML官方QQ群（群号:868826008）联系群管 接口描述 基于自定义训练出的文本分类多标签模型，实现个性化文本分类。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

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视觉任务LinuxSDK集成文档-Python 简介 本文档介绍 EasyDL 的 Linux Python SDK 的使用方法，适用于 EasyDL 通用版和BML。 网络类型支持：图像分类，物体检测 硬件支持： Intel Movidius MyRIAD2 / MyRIAD X / IGPU 瑞芯微 RK3399Pro 语言支持： Intel Movidius MyRIAD2 / MyRIAD

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XGBoost 1.3.1代码规范 XGBoost 1.3.1代码规范 基于XGBoost 1.3.1框架的结构化数据的回归问题。 如下所示是其超参搜索任务中一个超参数组合的训练代码，代码会通过argparse模块接受在平台中填写的信息，请保持一致。另外该框架支持发布保存模型为pickle和joblib格式，并且在发布至模型仓库时需要选择相应的模型文件。 xgboost1.3.1_autosear

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如何获取视觉任务软硬一体产品 为进一步提升前端智能计算的用户体验，BML推出了多款软硬一体方案。将高性能硬件与BML脚本调参任务训练出的图像分类/物体检测模型深度适配，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。 了解不同方案 方案获取流程如下： Step 1： 在BML脚本调参任务中训练专项适配所选硬件的图像分类/物体检测模型 ，迭代模型至效果满足业务要求。 查看硬

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字段 是否必选 类型 说明 log_id 是 number 唯一的log id，用于问题定位 error_code 否 number 错误码，当请求错误时返回 error_msg 否 string 错误描述信息，当请求错误时返回 results 否 array(object) 分类结果数组 +name 否 string 分类名称 +score 否 number 置信度 在线调试 EasyDL零基础开发平台提供了

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创建并启动Notebook 1、在 BML 左侧导航栏中点击『Notebook』 2、在 Notebook 页面点击『新建』，在弹出框中填写公司/个人信息以及项目信息，示例如下： 填写基础信息 填写项目信息 3、对 Notebook 任务操作入口中点击『配置』进行资源配置，示例如下： 选择开发语言、AI 框架，由于本次采用 PaddleDetection 进行演示，所以需要选择 python3.7、

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