按以下步骤操作,启动模型训练: Step 1 选择模型 选择此次训练的模型 Step 2 训练配置 部署方式 可选择「公有云部署」。 选择算法 您可以根据训练的需求,选择「高精度」或「高性能」算法。不同的算法将影响训练时间、预测速度与模型准确率。 如果您选择了高精度的模型,模型预测准确率将更高。如果您手中的标注数据集样本较少(例如少于1000条),可选择「高精度」的算法。
注意:部署此方式只允许120天免费,如果想超出120天限制,建议购买微软的授权。
如您在直接调用服务时出现请求超时的情况,建议您进行以下操作: (1)如果未部署该服务,需要您 部署 本模型为服务,再调用部署好的服务。发布服务流程可参考 说明文档 ,详细计费可查看 价格文档 。 (2)如果您已经部署过此服务,可在 部署资源 中进行复购。 图像理解类 对于此类模型,目前支持设置以下参数: 温度:较高的数值会使输出更加随机,而较低的数值会使其更加集中和确定。
前提条件 注册百度智能云账号,完成认证 本教程的示例将开通 函数计算CFC 和 日志服务BLS ,开发者也可选择其他方式部署一个用于接收VOD HTTP回调请求的服务 准备一个测试视频 部署事件回调接收服务 回调接收服务需要部署在有公网IP的服务器上或者有公网可访问入口地址,本教程中函数计算CFC提供了公网可访问的URL。
模块名: c-offline-security-server, 版本号:no-dog, 内置版本 x, 依赖模块 [ ] 替换步骤 1、将部署包解压后进入original目录执行 bash download.sh 命令获取全部安装文件 cd original && bash download.sh 2、将旧的机器指纹方式鉴权服务卸载 # 进入新的部署包 (加密狗硬件鉴权部署包) cd
每个工具都内置了JupyterLab,根据工具的特性,部分工具内置WebUI、OpenAPI您可以在工具详情中单击 登录 查看登录方式及凭证。 删除工具 工具市场> 工具模版 中找到需要删除的工具,单击 删除 ,删除工具时需要先删除工具中的实例。
Master 配置: 云边集群的 Master 节点部署在云端,即将云服务器 BCC 作为 Master 节点,目前仅支持“自定义 Master”类型,即用户能够自主管理维护 Master 节点以及集群的管控组件。创建方式与普通集群一致,支持新建节点与添加已有节点的方式创建,配置参数可参考普通集群。
简单快捷,只需要申请一张证书,部署在服务器上,就可以在有效期内不用再做其他的操作。 显示直观,部署SSL证书后,通过https访问网站,能在地址栏或地址栏右侧直接看到加密锁标志能直观的表明网站是加密的!使用EV证书,甚至能直接在地址栏看到公司名称。 身份认证,这是别的加密方式都不具备的,能在证书信息里面看到网站所有者公司信息,进而确认网站的有效性和真实性,不会被钓鱼网站所欺骗。
模型训练操作说明 数据提交后,可以在导航中找到【训练模型】,选择此次训练的模型,并按以下步骤操作,启动模型训练: 添加数据: 训练配置 部署方式 目前仅支持「EasyEdge本地部署」 选择设备 目前支持「服务器部署」、「通用小型设备」以及「专项适配硬件」, 其中专项适配硬件支持Jetson(Nano/TX2/Xavier) 了解不同方案 选择算法 当前仅支持选择默认算法 添加数据 添加训练数据 添加某单个标签的不同视频数据