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config.set_config(params::PREDICTOR_KEY_SERIAL_NUM, "1DB7-1111-1111-D27D"); 具体支持的运行参数配置列表可以参考开发工具包中的头文件的详细说明。 相关配置均可以通过环境变量的方法来设置，对应的key名称加上前缀 EDGE_ 即为环境变量的key。

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如何发布自然语言处理任务API 模型仓库中的NLP模型，发布为公有云部署时运行在云端，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。 BML具有完善的鉴权、流控等安全机制，并配置丰富的资源集群稳定承载高并发请求。 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

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EasyDL跨模态公有云API价格说明 EasyDL跨模态支持发布为在线API的任务类型包括：图文匹配 模型训练并发布为API后，可以在 控制台 看到已发布上线的所有公有云服务。 可以根据实际需求，开通「按量后付费」后，购买「调用点包」，高调用量下的优惠方案。也可以购买「QPS叠加包」，满足业务场景的高并发需求。具体介绍见下方。 按量后付费 只需在智能云控制台「EasyDL」-「公有云服务」中找到

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EasyDL结构化数据公有云API价格说明 EasyDL结构化数据支持发布为在线API的任务类型包括：表格数据预测、时序预测 模型训练并发布为API后，可以在 控制台 看到已发布上线的所有公有云服务。 可以根据实际需求，开通「按量后付费」后，购买「调用点包」，高调用量下的优惠方案。也可以购买「QPS叠加包」，满足业务场景的高并发需求。具体介绍见下方。 按量后付费 只需在智能云控制台「EasyDL结

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PaddlePaddle 2.0.0rc Paddle 此处提供基于Paddle框架的MNIST图像分类示例代码，数据集请点击 这里 下载。 单机训练时（计算节点等于1），示例代码如下： II', lbpath.read(8)) labels = numpy.fromfile(lbpath, dtype=numpy.uint8) with open(image_path[:-3], 'rb') a

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Pytorch 1.7.1代码规范 Pytorch 1.7.1代码规范 基于Pytorch 1.7.1框架的MNIST图像分类，训练数据集pytorch_train_data.zip点击 这里 下载。 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。 特别注意，示例采用的是进化算法进行超参搜索，每个试验在训练时会继承之前试验的权

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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。 方案获取流程 Step 1：在BML训练专项适配硬件的图像分类/物体检测模型，迭代模型至效果满足业务需求 Step 2：发布模型时选择专项适配硬件的专用SDK，并在 AI市场 购买方案 Step 3：获得硬件和用于激活专用SDK的专用序列

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物体检测导入未标注数据 目录 导入未标注数据方式说明 从本地上传图片导入 从本地上传压缩包导入 导入线上已有数据集 导入未标注数据方式说明 为选定的图像分类数据集导入未标注数据（即原始图片）的方式有两种。一种为从本地选择图片文件；一种为从线上【专业版-数据服务】中其余同为图片类型数据集中导入。 从本地上传图片导入 选择 未标注数据-本地-上传图片 ，点击上传图片后选择本地图片文件进行导入。 数据格

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