视觉模型如何部署在私有服务器 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
视觉模型如何部署在私有服务器 在发布模型页面中，可以申请私有服务器部署，将模型部署在私有服务器中。 支持「私有API」和「服务器端SDK」两种集成方式： 私有API：将模型以Docker形式在私有服务器（仅支持Linux）上部署为http服务，可调用与公有云API功能相同的接口。可纯离线完成部署，服务调用便捷 服务器端
视觉任务LinuxSDK集成文档-Python - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
遇到这类情况，请确保硬件无变更，如果想更换序列号，请先删除 ~/.baidu/easyedge 目录 ，再重新激活。
定时分析日志数据 - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群
优势如下： 省时：任务只需一次创建，一键启停。 省钱：集群随任务的启停而启停。 省力：托管式集群，无需部署和运维。
Tensorflow2.3.0代码规范 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
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。
XGBoost 1.3.1代码规范 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
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。另外该框架支持发布保存模型为pickle和joblib格式，并且在发布至模型仓库时需要选择相应的模型文件。
XGBoost服务代码文件示例 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
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： Python 复制 1 #!
自动超参搜索配置参考 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
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
TensorFlow 1.13.2代码规范 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
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。
自然语言处理任务模型部署整体说明 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
公有云API 训练完成的模型存储在云端，可通过独立Rest API调用模型，实现AI能力与业务系统或硬件设备整合 具有完善的鉴权、流控等安全机制，GPU集群稳定承载高并发请求 支持查找云端模型识别错误的数据，纠正结果并将其加入模型迭代的训练集，不断优化模型效果
短文本匹配数据导入与标注 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
短文本匹配数据导入与标注 1. 创建数据集 您可以在控制面板中，选择“数据总览”并点击按钮“创建数据集”，即可完成一个数据集的创建。 2.导入短文本相似度数据 进入到新创建的短文本数据集中，如果您手中的数据是未标注数据，可以选择数据标注状态为“无标注信息”，如果您手中的数据是完成标注的数据，可以选择数据标注状态为“有标
