EdgePredictorConfig 的具体使用方法可以参考开发工具包中的demo工程。
基本用法 接口参数及返回值 与 python appbuilder.get_app_list() 设计一致 代码示例 Java 复制 1 public void GetAppsTest ( ) throws IOException , AppBuilderServerException { 2 AppList builder = new AppList ( ) ; 3 AppListRequest
本地部署价格说明 对于调用量稳定且巨大的企业,可以选择将定制化商品检测AI模型私有化部署在企业本地服务器上,如需要这种方式,请加入EasyDL零售版官方QQ群(群号:1009661589)联系群管咨询。
模型发布整体说明 训练完成后,可将模型部署在公有云服务器上,通过API进行调用。 公有云API 训练完成的模型存储在云端,可通过独立Rest API调用模型,实现AI能力与业务系统或硬件设备整合 具有完善的鉴权、流控等安全机制,GPU集群稳定承载高并发请求 相关费用 将模型发布为API后,将获得一部分免费调用次数,如需更多调用量,请在百度云控制台内 提交工单 反馈。
模型发布整体说明 训练完成后,可将模型部署在公有云服务器上,通过API进行调用。 公有云API 训练完成的模型存储在云端,可通过独立Rest API调用模型,实现AI能力与业务系统或硬件设备整合 具有完善的鉴权、流控等安全机制,GPU集群稳定承载高并发请求 相关费用 将模型发布为API后,将获得1000次免费调用次数,如需更多调用量,请在百度云控制台内 提交工单 反馈。
模型发布整体说明 训练完成后,可将模型部署在公有云服务器上,通过API进行调用。
匹配度说明 如何运用匹配度分析? 图文匹配旨在为您选出“图片—文本”匹配度最优组合。因此,您可通过“一张图片 vs 多段文本”或“多张图片 vs 一段文本”进行多次校验模型,选出最满意的图文匹配组合。 例: 通过上传一张图片,计算一张图片与多段文本的匹配度。经分析,上传的图片和5段文本匹配度大小不一,您可以根据模型给出
覆盖范围:服务器、通用小型设备、专项适配硬件均支持该功能。 具体原理:针对目标芯片,对模型做深度优化压缩加速,加速后模型在推理速度、内存占用、体积大小等指标上表现更优。发布加速模型可能需要一段时间,同时会有微小的精度损失。发布完成后可通过性能报告对比具体加速效果。 使用流程 选择加速方式 结合选择的系统与芯片不同,分别为您提供不同的压缩方式。
覆盖范围:服务器、通用小型设备、专项适配硬件均支持该功能。 具体原理:针对目标芯片,对模型做深度优化压缩加速,加速后模型在推理速度、内存占用、体积大小等指标上表现更优。发布加速模型可能需要一段时间,同时会有微小的精度损失。发布完成后可通过性能报告对比具体加速效果。 使用流程 选择加速方式 结合选择的系统与芯片不同,分别为您提供不同的压缩方式。
组件的优势在于: 1、降低开发门槛:通过提供图形化界面、丰富的官方组件节点和自定义组件节点,千帆平台大大降低了AI原生应用的开发门槛,使得用户能够在低代码,甚至零代码的开发环境中快速地构建出高质量的应用。 2、提高开发效率:工作流使得开发者能够通过配置和组合节点的方式来简单、快速地搭建组件,大大提高了开发效率。