什么是Post-pretrain - ModelBuilder
什么是Post-pretrain 目录 定义 优势 应用场景 定义 Post-pretrain是一种预训练的模型训练方法。在本平台中，我们需要先对泛文本无标注数据进行预训练，得到一个强大的通用语言模型。然后，在此预训练模型的基础上进行SFT，调整部分参数后，得到一个更强大的模型。 关于如何创建一个Post-pretrain任务可查看 指导说明 。
什么是BML - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
什么是BML BML 全功能 AI 开发平台是一个面向企业和个人开发者的机器学习集成开发环境，为经典机器学习和深度学习提供了从数据处理、模型训练、模型管理到模型推理的全生命周期管理服务，帮助用户更快的构建、训练和部署模型。 智能的数据管理方式 将智能引入数据管理，自动化的完成数据清洗、数据标注等工作，为模型训练提供高质量数据。
用BML实现实例分割 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
实例分割是主流的计算机视觉任务，对比物体检测，支持用多边形标注训练数据，模型可像素级识别目标。适合图中有多个主体、需识别其位置或轮廓的场景。其主要应用场景有： 专业检测：应用于专业场景的图像分析，比如在卫星图像中识别建筑、道路、森林，或在医学图像中定位病灶、测量面积等。 智能交通：识别道路信息，包括车道标记、交通标志等。
如何用可视化工具调用 - 图像识别 | 百度智能云文档
如何用可视化工具调用 如何使用 Postman 调用图像识别服务 API 本文提供了通过可视化工具 Postman 调用 植物识别 API 的样例，帮助您零编码快速体验并熟悉图像识别服务。 视频教程请参见 如何用可视化工具调用API服务（视频版） 。 1.
如何用代码调用服务 - 图像识别 | 百度智能云文档
如何用代码调用服务 如何使用代码调用服务 API 1. 准备开发环境 我们选择用 Python 来快速搭建一个原型，关于如何安装 Python。可以参考下表列出的不同操作系统的安装方法进行安装。
用BML实现图片分类 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
用BML实现图片分类 目录 1. 图片分类简介 2. 平台入口 3. 准备数据 3.1 抽油机工况分类数据介绍 3.2 创建及导入数据集 4. 训练模型 5. 模型分析和调优 6. 部署模型 用BML实现图片分类：以抽油机工况分类为例 图片分类简介 亲爱的开发者您好，欢迎使用百度BML全功能AI开发平台开启您的AI开发之旅！ 图像分类是经典的计算机视觉任务，也是所有计算机视觉任务的基础。
什么是千帆大模型知识库 - ModelBuilder
什么是千帆大模型知识库 百度智能云 千帆ModelBuilder知识库 是一款专门面向大语言模型知识问答场景，旨在管理客户上传的知识并提供快速查询检索功能的产品。基于百度Elasticsearch，用户能够以高效的方式存储和检索大量的知识库文档，实现快速 管理企业私域知识，构建知识问答应用 。
用BML实现物体检测 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
适合图中有多个主体要识别、或要识别主体位置及数量。其主要应用场景有： 视频监控：如检测是否有违规物体、行为出现。 工业质检：如检测图片里微小瑕疵的数量和位置。 医疗诊断：如医疗细胞计数、中草药识别等。 下文中将以道路交通电子眼检测任务为例，分步骤向您详细介绍如何使用百度BML全功能AI开发平台开发您自己的物体检测模型。
什么是认证 - 身份管理服务IDaaS | 百度智能云文档
什么是认证 认证 认证 是面向系统用户的概念，系统用户需要通过 认证 获得系统内的数字身份，本质上是向系统声明“你是谁”。
什么是KTO训练 - ModelBuilder
常见问题 Q：KTO训练和DPO训练有什么不同？ A：训练过程中KTO方法需要对输出结果进行二元判断，符合预期/不符合预期，所以其收集的数据为Prompt+Chosen或Rejected；DPO训练依赖人类反馈，需要对输出结果进行偏好性判断，两个输出的倾向程度，所以其收集的数据为Prompt+Chosen和Rejected。
