012-预测组件 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
012-预测组件 预测组件 特征工程预测 特征工程预测是专门用于特征工程组件模型预测的组件，特征工程组件中生成模型的算法都可以采用该组件进行预测操作。 输入 输入Python 模型和预测数据集。 输出 输出Python模型预测结果数据集。 预测组件 预测组件是专门用于算法组件模型预测的组件，算法组件产出的模型可以采用该
创建训练作业 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
创建训练作业 创建训练作业 前提条件 自定义作业需要依赖于BOS对象存储读取输入文件，创建自定义作业之前需要保证您已经开通了BOS对象存储的服务。 授权自定义作业读写您的BOS对象存储，以顺利进行自定义作业的配置。 在BOS中存储创建Bucket，并且存储用于训练的代码文件和数据集，创建一个空文件夹用于输出文件的存储
用BML实现图片分类 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
要做好抽油机井的生产管理工作，必须取准取全各项生产资料，制定抽油机井合理的工作制度，不断进行分析，适应不断变化的油藏动态，加强并提高抽油机井的日常管理水平。
007-异常检测算法 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
在这样的随机树的森林中取平均的路径长度作为决策量度。 随机划分能为异常观测产生明显的较短路径。 因此，当随机树的森林共同为特定样本产生较短的路径长度时，这些样本就很有可能是异常观测。 输入 输入一个数据集，选择需要进行异常检测的特征列。 输出 输出IsolationForest模型。 算子参数 参数名称 是否必选 参数描述 默认值 树的数量 是 模型中树的数量。
序列标注数据导入 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
如下图示意： 对于上传的数据文件的要求，请注意： 请上传对应标注体系的标注数据，避免数据上传失败 标注数据格式要求为“文本内容\t标注结果\n”文本内容和标注结果都需要按字切分，每一行表示一组数据，每组数据的字符数建议不超过512个 标签映射文件名须为”label_map.json“,标签映射文件的格式为：{ key : value } 上传压缩包文件支持zip格式，单个压缩包限制5G以内。
用BML实现表格预测 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
平台入口 BML全功能AI开发平台为企业及个人开发者提供机器学习和深度学习一站式AI开发服务，并提供高性价比的算力资源，助力企业快速构建高精度AI应用，进入官方网站点击【立即使用】。 准备数据 准备数据是AI模型开发的关键一环，训练数据的质量决定了训练所得模型效果可达到的上限。 本文采用北京2010.1.1至2014.12.31之间的空气污染数据作为示例，数据集链接： 空气污染数据 。
AIAK- Training Pytorch版 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
-> nhwc 转换的开销 23 -pm) 24 PIN_MEMORY="--use_pin_memory"; 25 加速 H2D 26 -dp) 27 DATA_PREFETCH="--use_data_prefetch"; 28 实现H2D和前向计算
平台重点升级介绍 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
其核心的技术优化点为： 基础网络优化。提供高吞吐，低时延的、低负载的RDMA网络，显著提升云服务之间的通信效率。 基础单机性能优化。 提供GPU高性能定制算子，配合混合精度训练机制显著提升单机性能吞吐。 分布式梯度通信优化。 提供高压缩比的梯度通信优化技术，可以显著降低节点间(卡间)通信量，在节点间(卡间)通信量成为瓶颈的情况下有显著收益 。 并行策略自动调优。
自然语言处理任务简介 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
成，此版本的预测精度、预测性能、训练速度相对均衡 Large模型拥有更大的参数量，以及更好的 Finetune 效果，Large模型网络结构主体由 24 层Transformer Block构成，此版本的预测精度突出 Tiny模型有更浅的模型，在实际真实数据中有超过4倍的预测提速，预测精度逼近Base
物体检测API参考文档 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
错误码 错误信息 描述 1 Unknown error 服务器内部错误，请再次请求， 如果持续出现此类错误，请通过QQ群（649285136）或工单联系技术支持团队。 2 Service temporarily unavailable 服务暂不可用，请再次请求， 如果持续出现此类错误，请通过QQ群（649285136）或工单联系技术支持团队。
