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配置AUTOML模式表格数据预测任务 表格预测任务支持AutoML和专家两种运行方式: AutoML模式:全流程自动建模,用户只需设置数据集、目标列以及制定任务类型即可,而无需关注数据处理以及算法配置等过程,系统会自动完成建模过程,并从中挑选最优的模型作为训练任务的运行结果。 专家模式:高度开放的建模方式,用户可以进行特征工程、算法、超参搜索等配置,具备相关技能的开发者可以在方式下获得更多的开发自
PaddlePaddle 2.1.1代码规范 PaddlePaddle 2.1.1代码规范 基于PaddlePaddle2.1.1框架的MNIST图像分类,训练数据集paddle_train_data.zip点击 这里 下载。 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。 PaddlePaddle2.1.1_autosear
Tensorflow2.3.0代码规范 Tensorflow 2.3.0代码规范 基于Tensorflow2.3.0框架的MNIST图像分类,训练数据集tf_train_data2.zip点击 这里 下载。 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。 tensorflow2.3_autosearch.py示例代码 # -*
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
自然语言处理任务模型部署整体说明 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 支持查找云端模型识别错误的数据,纠正结果并将其加入模型迭代的训练集,不断优化模型效果
备案服务的配额有多少 备案服务为每一种产品提供了一定的免费服务配额。 云服务器BCC :预付费形式,每个已关联EIP(弹性公网IP)的BCC实例支持提交5个网站/APP备案。 后付费按需付费形式,暂不支持备案。 负载均衡BLB :每个已关联EIP(弹性公网IP)的BLB实例支持提交5个网站/APP备案。
如有QPS扩充需要,您可通过购买托管资源进行扩展,详细操作可参考 资源租赁使用说明 。 具体数值查看路径:通过千帆控制台点击【模型推理】-进入【 预置服务 】页面-通过预置服务列表TPM列查看。
接入域名发生故障时,会发送报警通告吗? 会。发生故障时,发送报警邮件+短信通知。 用户使用2个及以上的公有云服务,可以使用ITM吗? 可以。通过地理位置进行映射。 使用了ITM,是否可以和CDN服务一起使用? 可以,典型的使用场景有:CDN回源的负载均衡、多CDN调度。 (1)可用于CDN回源流量的调度,用于源站的灰度迁移、自动止损等目的。