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
物体检测导入已标注数据 目录 导入已标注数据方式说明 从本地导入已标注数据 从已有数据集导入已标注数据 查看已标注数据 导入已标注数据方式说明 如果您已有标注好的数据,支持快速导入到BML,方便直接进入后续训练环节。 向选定的数据集导入已标注好的数据有两种方式: 1、将单张图片和对应图片的标注信息以json/xml格式上传 2、将BML中其他数据集已经标注好的数据导入 从本地导入已标注数据 物体检
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
XGBoost服务代码文件示例 XGBoost服务代码文件示例 在模型仓库中导入基于XGBoost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。 XGBoost模型服务代码示例如下所示: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # ******
tensorflow框架API调用文档 本文档主要说明使用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
文本实体抽取API调用文档 接口描述 基于自定义训练出的文本分类模型,实现个性化文本识别。模型训练完毕后发布可获得定制化实体抽取API 。 如有其它问题,请在百度智能云控制台内 提交工单 反馈。 请求说明 请求示例 HTTP 方法: POST 请求URL: 完成训练后可在服务列表中查看并获取url。 URL参数: 参数 值 access_token 通过API Key和Secret Key获取的a
EasyDL视频软硬一体方案价格说明 目前EasyDL视频提供基于目标跟踪的软硬一体方案,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EasyDL训练专项适配硬件的目标跟踪模型,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的专用序列号
私有部署服务API调用说明文档 本文档主要说明定制化模型本地部署后,如何使用本地API。如还未训练模型,请先前往EasyDL进行训练。 如有疑问可以通过以下方式联系我们: 在百度云控制台内 提交工单 进入 EasyDL社区交流 ,与其他开发者进行互动 加入EasyDL官方QQ群(群号:868826008)联系群管 部署包使用说明 部署方法 EasyDL定制化短文本相似度模型的本地部署通过EasyP
Sklearn 0.23.2代码规范 Sklearn 0.23.2代码规范 基于Sklearn 0.23.2框架的结构化数据的多分类问题,训练数据集sklearn_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。另外该框架支持发布保存模型为pickle和joblib格式,并且在发布
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/