最大长度512个字符(包括汉字、字母、数字和符号) 返回说明 返回参数 字段 是否必选 类型 说明 log_id 是 number 唯一的log id,用于问题定位 score 是 number 文本相似度,从0-1,相似度递增 错误码 若请求错误,服务器将返回的JSON文本包含以下参数: error_code: 错误码。 error_msg: 错误描述信息,帮助理解和解决发生的错误。
11.AIGC智能开发 AIGC智能开发 AI辅助开发,借助大模型的智能分析能力,更快速地创建传统业务系统,降低应用构建门槛。
XGBoost框架API调用文档 本文档主要说明使用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
例如从肉眼上判断,光照不太影响识别率,就可以选择配置「Brightness」算子来调节光照条件来增加数据。 问题3:模型训练免费吗?你们平台什么时候收费? 数据标注、模型训练都是免费的,公有云服务API调用和本地部署SDK都提供免费试用的额度
设备端SDK部署:训练完成的模型被打包成适配智能硬件(不含服务器)的SDK,可进行设备端离线计算。满足推理阶段数据敏感性要求、更快的响应速度要求(支持iOS、Android、Linux、Windows四种操作系统)。 模型部署 当对训练后的模型效果满意时,进入「发布模型」功能,选择所需发布的模型和版本,填写服务名称与接口名称等信息即可提交发布申请。
将高性能硬件与BML脚本调参任务训练出的图像分类/物体检测模型深度适配,可应用于工业分拣、视频监控等多种设备端离线计算场景,让离线AI落地更轻松。 了解不同方案 方案获取流程如下: Step 1: 在BML脚本调参任务中训练专项适配所选硬件的图像分类/物体检测模型 ,迭代模型至效果满足业务要求。
进行集成 基于c# dll集成 集成前提 解压开的SDK包中包含src\demo_serving_csharp、dll两个目录才支持基于c# dll集成 集成方法 参考src\demo_serving_csharp目录中的CMakeLists.txt进行集成 FAQ 1.
dll集成 集成前提 解压开的SDK包中包含src、lib、dll、include四个目录才支持基于c++ dll集成 集成方法 参考src目录中的CMakeLists.txt进行集成 基于c# dll集成 集成前提 解压开的SDK包中包含src\demo_serving_csharp、dll两个目录才支持基于c# dll集成 集成方法 参考src\demo_serving_csharp目录中的
c++ dll集成 集成方法 参考src目录中的CMakeLists.txt进行集成 基于c# dll集成 集成前提 解压开的SDK包中包含src\demo_serving_csharp、dll两个目录才支持基于c# dll集成 集成方法 参考src\demo_serving_csharp目录中的CMakeLists.txt进行集成 FAQ 1.
系统支持 客户端安装系统要求 Windows: Windows 10及以上版本(64 bit) Mac: macOS 10.11及以上版本(IntelCPU) Linux: Ubuntu 18.04及以上版本(64 bit) CPU训练环境要求 请确保CPU芯片支持AVX指令集 GPU训练环境要求 如果您的计算机有NVIDIA® GPU,且需要使用GPU环境进行训练,请确保满足以下条件: Windows