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私有化部署接口说明-文本分类 本文档主要说明定制化模型本地部署后，如何使用本地API。如还未训练模型，请先前往 BML 进行训练。 如有疑问可以通过以下方式联系我们： 在百度智能云控制台内 提交工单 进入 BML社区交流 ,与其他开发者进行互动 加入BML官方QQ群（群号:868826008）联系群管 部署包使用说明 BMLL定制化文本分类模型的本地部署通过EasyPack实现，目前提供单机一键部

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Pytorch 1.7.1代码规范 Pytorch 1.7.1代码规范 基于Pytorch 1.7.1框架的MNIST图像分类，训练数据集pytorch_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。 特别注意，示例采用的是进化算法进行超参搜索，每个试验在训练时会继承之前试验的权

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物体检测导入未标注数据 目录 导入未标注数据方式说明 从本地上传图片导入 从本地上传压缩包导入 导入线上已有数据集 导入未标注数据方式说明 为选定的图像分类数据集导入未标注数据（即原始图片）的方式有两种。一种为从本地选择图片文件；一种为从线上【专业版-数据服务】中其余同为图片类型数据集中导入。 从本地上传图片导入 选择 未标注数据-本地-上传图片 ，点击上传图片后选择本地图片文件进行导入。 数据格

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tensorflow框架API调用文档 本文档主要说明使用TensorFlow框架训练的模型部署到公有云后获得的API如何使用，如有疑问可以通过以下方式联系我们： 在百度智能云控制台内 提交工单 进入 BML社区交流 ,与其他开发者进行互动 接口描述 基于TensorFlow深度学习框架训练出的模型，模型训练完毕，发布到模型仓库并部署到公有云后可获得定制API 接口鉴权 在BML-控制台创建应用

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文本实体抽取API调用文档 接口描述 基于自定义训练出的文本分类模型，实现个性化文本识别。模型训练完毕后发布可获得定制化实体抽取API 。 如有其它问题，请在百度智能云控制台内 提交工单 反馈。 请求说明 请求示例 HTTP 方法： POST 请求URL： 完成训练后可在服务列表中查看并获取url。 URL参数： 参数 值 access_token 通过API Key和Secret Key获取的a

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PaddlePaddle 2.0.0rc Paddle 此处提供基于Paddle框架的MNIST图像分类示例代码，数据集请点击 这里 下载。 单机训练时（计算节点等于1），示例代码如下： II', lbpath.read(8)) labels = numpy.fromfile(lbpath, dtype=numpy.uint8) with open(image_path[:-3], 'rb') a

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XGBoost服务代码文件示例 XGBoost服务代码文件示例 在模型仓库中导入基于XGBoost库的机器学习模型时，除需导入模型文件外，也需要导入服务代码文件，其中服务代码文件用于在线部署模型时进行模型文件的加载以及进行必要的预处理和后处理逻辑。 XGBoost模型服务代码示例如下所示： #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # ******

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自动超参搜索配置参考 在深度学习建模过程中，除了大规模的数据集，超参数调节也显著影响模型效果。即使对于有经验的算法工程师，有时候也很难把握调节超参数的规律，而对于初学者来说，要花更多的时间和精力。 自动超参搜索应用超参搜索策略，对模型的超参数进行自动调优，在配置训练任务的页面，完成数据集的配置后，可以选择使用自动超参搜索进行配置。 您可以选择「随机搜索」，「贝叶斯搜索」，「进化算法」作为搜索策略进

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