创建表格预测任务 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
创建表格预测任务 在任务列表点击【创建项目】，在弹窗中提交以下信息完成项目创建： 完善个人信息 ：填写项目归属、行业、联系方式完成项目创建。 注意：有效的联系方式将有助于后续模型上线的人工快速审核，以及更快的百度官方支持 提交项目信息 :提交模型名称、技术方向、任务类型、应用场景及功能描述，即可完成项目创建。其中 任务类型与配置任务可选的数据类型一一对应 。
服务器部署价格说明 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
服务器部署价格说明 目前BML脚本调参任务已支持将定制模型部署在本地服务器上，只需在发布模型时提交本地服务器部署申请，通过审核后即可获得一个月免费试用。 目前已支持在 控制台 在线按设备使用年限购买授权。 价格参考 部署类型 按年授权价格（ 每个模型每年在每个设备 ） 永久授权价格（每个模型在每个设备） 本地服务器SDK 10000元 50000元 本地服务器API 10000元 50000元 注
文本分类API调用文档 - 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。
序列标注API调用文档 - 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。
声音分类API调用文档 - 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，请在百度云控制台内 提交工单 反馈。 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，请在百度云控制台内 提交工单 反馈。
私有部署文档-序列标注 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
有疑问请通过QQ群（868826008）或工单联系技术支持团队 336002 JSON不合法 入参格式或调用方式有误，比如缺少必要参数代码格式是否有误。有疑问请通过QQ群（868826008）或工单联系技术支持团队 336003 Base64解码失败 图片/音频/文本格式有误或base64编码有误，请根据接口文档检查格式，base64编码请求时注意要去掉头部。
通用类模型API参考 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
Paddle：请在 《Paddle框架API调用文档》 中查看Paddle框架模型的API参考 TensorFlow：请在 《Tensorflow框架API调用文档》 中查看TensorFlow框架模型的API参考 Pytorch：请在 《Pytorch框架API调用文档》 中查看Pytorch框架模型的API参考 sklearn：请在 《sklearn框架API调用文档》 中查看sklearn框架模型的
用BML实现表格预测 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
文件内容以换行符（即字符“\n”，或称为LF）分隔各行，行内容以英文逗号（即字符“,”）分隔各列必须包含要预测的值即目标列，且目标列的数据类型会决定模型的类型。 文件中文本列取值长度不能超过4096个字符。 必须至少包含两列，且不得超过1000列。 数据集的总行数不能超过1000万行。 zip包中的多个CSV文件必须使用相同的编码格式，都包含列名或都不包含列名；且列的顺序必须保持一致。
视觉任务AndroidSDK集成文档 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
29xx Sdk内部错误 请与百度人员联系 3000 so加载错误 请确认所有so文件存在于apk中 3001 模型加载错误 请确认模型放置于能被加载到的合法路径中，并确保config.json配置正确 3002 模型卸载错误 请与百度人员联系 3003 调用模型错误 在模型未加载正确或者so库未加载正确的情况下调用了分类接口 50xx 在线模式调用异常 请与百度人员联系 报错日志收集 通常 Logcat
图像智能标注介绍说明 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
与标注所有数据后训练相比，模型效果几乎等同 整体流程以物体检测的智能标注流程为例: 创建智能标注任务 启动物体检测数据集的智能标注前，请先检查一下是否已满足以下条件： 所有需要识别的标签都已创建 每个标签的标注框数不少于10个 所有需要标注的图片都已加入数据集，且所有不相关的图片都已删除 若已满足，即可从导航栏进入「数据服务」-「智能标注」，创建智能标注任务，系统会基于您选择数据类型及数据量级，自动预估任务运行时长
