如需扩容,请 提交工单 申请 特别注意: 对同一数据集存在多个内容完全一致的图片,将会做去重处理。
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。
决策树默认展示前两层,其中灰色底色的为子节点,带箭头符号的为父节点(如图)。点击父节点可展示下一层子节点。当前页面弹框中最多可支持展示5层,点击弹框中的“全部展开”按钮将前5层全部展开。 鼠标hover至相应节点后,可展示该节点对应的相关信息及决策路径,如图: 对于5层展示不全的决策树,可点击“下载完整内容”。
进行查询等操作,请通过Hive创建External tables。
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。
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』。
XGBoost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XGBoost机器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 应用列表获取AK/SK 请求说明 HTTP 方法: POST 请求URL: 请首先进行自定义模型训练
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 应用列表获取AK/SK 请求说明 HTTP 方法: POST 请求URL: 请首先进行自定义模型训练
如需扩容,请 提交工单 申请 特别注意: —对同一数据集存在多个 内容完全一致的图片,将会做去重处理 。 —为保证模型训练效果, 所上传的图片应与实际业务场景的图片(光线、角度、采集设备)尽可能一致 导入线上已有数据 选择 未标注数据-已有数据集-导入已有数据集 ,支持将已经上传的其它图片类数据集进行导入。
迁移可用区 概述 迁移可用区 指您可以将实例迁移至 同一地域内的其它可用区 。 迁移可用区后,实例的其他属性、配置及连接信息均不会发生变化;仅可用区发生变更。 迁移时间与实例的数据量有关,建议您选择业务低峰期进行迁移。