概述 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
平台提供可视化的实验开发环境，开发人员和业务人员根据场景和业务需求能够在交互式画布上直观地连接数据处理、特征工程，算法，模型预测和模型评估等组件，基于无代码方式实现人工智能模型开发。可视化建模在降低模型开发门槛的同时提升了建模的效率。内置数百个成熟的机器学习算法，支持多种算法框架，覆盖了机器学习和深度学习场景，满足用户不同程度的需求。
Notebook简介 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
Notebook简介 BML基于Jupyter提供了在线的交互式开发环境。Notebook不但免去了用户准备开发环境的过程，而且可以帮助用户轻松的实现数据集、代码以及模型的管理。 基本概念 数据集：通过导入操作可以将BML中已创建的数据集下载到Notebook的data目录中。 类型：为简化用户开发，平台根据用户选择的不同类型预置了不同的示例代码，只需简单进行数据集适配，即可进行模型训练。
平台重点升级介绍 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
在经历开发阶段一系列调试、验证之后，模型被正式部署到生产环境中，此时模型研发人员面临的挑战才刚刚开始。在开发阶段研发人员使用静态样例集进行训练，但在生产环境中模型需要应对来自真实世界的动态数据。当模型部署在生产环境之后，它可能会在毫无预兆的情况下，业务指标快速下降，开发中的静态训练数据与生产中的动态数据之间的差异，或是特征与输出数据之间变量关系的变化是导致指标下降的主要可能因素。
常见问题 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
Notebook 是一个 Jupyter 笔记本环境，不需要进行任何设置就可以使用，适用于进行机器学习深度学习的培训和开发. Q2.支持哪些浏览器？ Notebook 在 Chrome / Firefox / Safari 的各个桌面版本上进行了最全面的测试， 不支持 IE以及IE内核浏览器。 Q3.Jupyter 和 Notebook 有什么区别？如何使用Jupyter？
用零代码开发实现图像分类 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
用零代码开发实现图像分类 示例说明 图像分类模型主要用于识别一张图中是否是某类物体/状态/场景，适合图片中主体或状态单一的场景。本文以害虫识别模型在macOS客户端中的使用为示例演示图像分类模型训练全过程。 实现步骤 只需八步即可完成自定义AI模型的训练及发布的全过程。
用零代码开发实现语义分割 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
用零代码开发实现语义分割 示例说明 对比实例分割，语义分割指将每个像素点归属为对象类的过程。适用于分割目标主体单一的场景，简单举例来说语义分割能够识别出图片中哪些像素是归属于“人”的标签，但无法区分“不同的人”。本文以在macOS客户端中的使用为示例演示实例分割模型训练全过程。 实现步骤 只需八步即可完成自定义AI模型的训练及发布的全过程。
配置模型 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
配置模型 配置模型 在BML中，Notebook不仅为用户提供了开发环境，而且支持用户将Notebook中开发的模型部署发布到模型仓库以及部署为在线服务。在发布前需要先对已保存的模型配置相应的出入参及数据处理逻辑，从而保证后续模型可被部署。 在左侧导航栏中单击“Notebook”。 在已创建的“dogcat分类模型”的模型发布列表中，单击待部署版本模型所在行的“模型发布列表”。
Notebook 模板使用指南概述 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
Notebook 模板使用指南概述 Notebook 模板使用指南概述 BML 基于 Jupyter 提供了在线的交互式开发环境 Notebook 建模，不但免去了用户准备开发环境的过程，而且可以帮助用户轻松的实现数据集、代码以及模型的管理。 模板概述 BML Notebook 建模为开发者提供了图像分类-单图单标签、图像分类-单图多标签、物体检测、NLP 通用和通用等多种模板。
文心大模型 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
预置模型调参 1、点击进入 BML 操作台后，点击预置模型调参-自然语言处理模型 2、点击新建任务后，即可选择文心·NLP 大模型旗下的 ERNIE2.0 系列模型进行训练 Notebook建模 点击进入 BML 操作台后，点击 Notebook ，并点击 NLP 通用即可使用预置文心 ERNIE 2.0系列模型及开发工具的 Notebook 环境进行开发。
什么是BML - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
什么是BML BML 全功能 AI 开发平台是一个面向企业和个人开发者的机器学习集成开发环境，为经典机器学习和深度学习提供了从数据处理、模型训练、模型管理到模型推理的全生命周期管理服务，帮助用户更快的构建、训练和部署模型。 智能的数据管理方式 将智能引入数据管理，自动化的完成数据清洗、数据标注等工作，为模型训练提供高质量数据。
