部署在线服务 基于Notebook的图像分类模板使用指南 本文采用图像分类-单图单标签模板开发模型的过程为例,介绍从创建 Notebook 任务到引入数据、训练模型,再到保存模型、部署模型的全流程。
全功能AI开发平台BML EdgeBoard嵌入式AI解决方案 查看详情 告别手机、交通卡,全国首个地铁3D“刷脸”进站落地济南 在业内的识别速率也是首屈一指,当人站在黄线外刷脸到完全通过闸机只需1.8秒,而使用地铁卡、手机二维码等方式需3秒才可通过闸机,乘客通行速度提升了近一倍 使用产品: 人脸离线识别SDK 人脸识别私有化部署包 明镜实名认证解决方案 查看详情 OCR 让快递下单高效便捷 寄件人上传订单截图
调用点包 开通按量后付费后即可购买调用点包。 立即购买 调用点包的本质可理解为“充值折扣”,像「20万点」调用点包,按点与金钱换算规则,需要消耗200000*0.001=200元,但「20万点」调用点包的目录价为180元,相当于给客户打了9折。 调用点包有效期为12个月。
安装 python wheel 包 tar -xzvf python/*.tar.gz pip install -U { 对应 Python 版本的 wheel 包 } # 2.
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使用流程 BML端云协同服务的使用流程总体可以分为发布端云协同部署包、新增设备并激活、下发部署包到设备并在本地调用三步,如下为详细介绍。 发布端云协同部署包 在我的部署包页面点击「发布端云协同部署包」。 填写服务名称,选择模型版本并提交发布。 在列表查看部署包发布状态。 新增设备并激活 点击进入『我的本地设备』页面。 在我的本地设备页面点击新增设备。 填写相关信息。
创建应用后,参考 鉴权参考文档 ,使用API Key(AK)和Secret Key(SK)获取access_token 下载SDK包后,填写ak、sk等信息。
Redistributable Packages for Visual Studio 2013 Visual C++ Redistributable Packages for Visual Studio 2015 GPU依赖: CUDA 9.x + cuDNN 7.x 激活&使用步骤 离线SDK的激活与使用分以下步骤: 本地运行SDK,并完成首次联网激活 通过左侧导航栏查看不同操作系统SDK的开发文档
技术优势 免费训练与测试 平台提供大量免费的GPU训练资源,及每天500次免费调用量,用于模型迭代和效果验证,有效降低项目开发和测试成本。 高可用模型效果 针对零售场景专项算法调优,结合图像合成与增强技术提升模型泛化能力,模型准确率可达97%+,保证模型在生产环境中具有高可用性。
EdgePredictorConfig 的具体使用方法可以参考开发工具包中的demo工程。