车牌识别 - 文字识别OCR
视频教程请参见 车牌识别API调用教程（视频版） 在线调试 您可以在 示例代码中心 中调试该接口 ，可进行签名验证、查看在线调用的请求内容和返回结果、示例代码的自动生成。
部署mnist手写数字识别模型 - 智能边缘BIE | 百度智能云文档
按照 快速入门 教程，将测试边缘节点连接云端。 该模型是CPU模型，如果运行中报Docker Runtime错误，可以查看边缘节点Docker Runtime，如果是 nvidia ，尝试修改为 runc 试一下。 该模型使用的tensorflow版本依赖avx指令，通过命令 more /proc/cpuinfo | grep flags 可查看cpu支持的指令集。
创建SFT任务 - 百度千帆·大模型服务及Agent开发平台
其他模块的详细配置教程请见下文。![截屏2025-03-27 16.04.41.png] 创建方式上，除了从零创建，您也可以在创建作业完成后，在训练任务列表，点击指定任务的【新建任务】按钮，创建新的SFT任务，这将创建相同模型的不同版本作业。 训练配置 训练配置模块包含增量训练、训练方法、参数配置几项设置。
使用Movidius VPU加速边缘视频推断 - 智能边缘BIE | 百度智能云文档
边缘节点已经按照 快速入门 教程连接到云端。 二、搭建边缘硬件环境 搭建边缘硬件环境，如下图所示 搭建步骤如下 给边缘节点硬件供电 网络摄像头连接到PoE口 无线网卡和Movidius随便插一个USB口 整体环境信息如下 边缘节点 无线网卡IP：172.30.196.93 与网络摄像头连接的IP：192.168.100.14，需要设置边缘盒子PoE网口的IP地址。
通过AI中台直接将模型下发至边缘 - 智能边缘BIE | 百度智能云文档
按照 快速入门 教程，将测试边缘节点连接云端。 该模型是CPU模型，边缘节点Docker Runtime不能使用 nvidia ，必须使用 runc 。 该模型使用的tensorflow版本依赖avx指令， 无该指令的盒子将无法运行该模型 ，建议更换模型或采用更高规格的边缘盒子。
GPU资源调度-显存隔离 - 智能边缘BIE | 百度智能云文档
用户可以租用公有云裸金属GPU主机，然后按照K8s官方教程使用kubeadm搭建环境。 K3s场景：如果是K3s环境，适配使用K3s官方安装命令创建的K3s环境。 3 操作指南 3.1 显存隔离插件安装 进入节点详情页面，找到AI加速卡，如下图所示： 点击【配置】弹出对话框，包括有安装和卸载GPU共享的命令，将命令复制并在设备上执行。
调用方式 - 文字识别OCR
如果您对于使用API调用的方式很陌生，您可以参见: 文字识别API在线调用教程 】 调用方式一 请求URL数据格式 向API服务地址使用POST发送请求，必须在URL中带上参数： access_token： 必须参数，参考“ Access Token获取 ”。 注意： access_token 的有效期为30天，需要每30天进行定期更换； POST中参数按照API接口说明调用即可。
使用CPU实现边缘视频推断 - 智能边缘BIE | 百度智能云文档
边缘节点已经按照 快速入门 教程连接到云端。
鉴权认证机制 - AI开放能力通用参考 | 百度智能云文档
另外，我们为您提供了教学视频，您可以直接浏览 视频 获取详细教程。 2.
鉴权认证机制 - AI开放能力通用参考 | 百度智能云文档
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