XGBoost 1.3.1 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
XGBoost 1.3.1 XGBoost XGBoost框架下，自定义作业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。使用下面代码进行模型训练时，训练程序可以自行加载数据，训练数据选择空文件夹即可。 pickle格式示例代码 Python 复制 1 # -*
图像分类数据标注说明 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
图像分类数据标注说明 目录 标注操作说明 标注技巧说明 上传图片 标注操作说明 在数据集查看详情页面可以点击开始标注，进入到标注页面。 添加标签 点击右侧添加标签，输入不同分类名称，完成标签添加。 标签格式说明：目前平台标签名称只支持数据/字母/下划线，暂时不支持中文 标注方式 根据左侧选定的当前图片，在右侧标签列表选
在BML使用外部镜像 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
在BML使用外部镜像 资源池中除了可以关联容器镜像服务CCR外，用户也可以在资源池的镜像仓库中管理外部镜像。支持使用外部镜像的服务包括： 作业建模 在线服务 预测服务 外部镜像添加步骤 点击平台管理，进入资源池管理。 点击列表页的镜像仓库，进入镜像仓库列表中。 点击添加镜像仓库，用户输入外部镜像的镜像地址和账号密码后，
Blackhole 1.0.0 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
Blackhole 1.0.0 Blackhole 1.0.0 Blackhole是百度自研的高性能数据科学引擎，CodeLab中内嵌了该引擎。通过异构加速计算、超大数据处理、高效数据存储等技术，单机Blackhole在数据分析和机器学习等场景相比开源Pandas/Sklearn性能可提升7倍以上、拥有TB级的单机超大
TensorFlow 2.3.0 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
TensorFlow 2.3.0 TensorFlow 基于tensorflow框架的MNIST图像分类任务示例代码，训练数据集点击 这里 下载 单机训练（计算节点数为1），示例代码如下： Python 复制 1 2 tf train demo 3 4 import tensorflow as tf 5
文本实体抽取数据导入 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
文本实体抽取数据导入 1. 创建数据集 您可以在左侧导航栏中中，选择“数据总览”并点击主内容区域的按钮「创建数据集」，选择数据类型为“文本”，标注类型选择“文本实体抽取”。标注模板中使用默认选项”文本实体抽取“。 img 2.导入未标注文本数据 进入到新创建的文本实体抽取数据集中。如果您手中的数据是未标注数据，可以选择
Sklearn服务代码文件示例 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
Sklearn服务代码文件示例 Sklearn服务代码文件示例 在模型仓库中导入基于Sklearn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。 Sklearn模型服务代码示例如下所示： Python 复制 1 #!
如何发布自然语言处理任务API - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
并且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 公有云部署 模型部署流程 将训练完成的模型发布到模型仓库，在模型仓库中的『版本列表』中点击『公有云部署』或者点击左侧导航栏的公有云部署，进入公有云部署界面后点击『部署模型』。
专项适配硬件部署价格说明 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
专项适配硬件部署价格说明 BML脚本调参图像分类，物体检测模型支持多种专项适配硬件方案，请前往 专题页面 对比不同方案的性能与价格，选择与业务场景最匹配的方案。
流式应用场景 - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群
目前百度消息服务支持“华北-北京”、“华南-广州”两个地区，创建topic前可以根据具体需求选择不同的区域。 数据计算（Python） 数据计算过程通过BMR的Spark Streaming连接百度消息服务。本文以使用PySpark为例，Spark版本1.6，线上Kafka版本0.10。
