物体检测模型如何提升效果 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
云服务调用数据管理 开通云服务调用数据管理功能后，可查找云服务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，实现训练数据的持续丰富和模型效果的持续优化 具体使用流程如下： 为已上线接口开通云服务调用数据服务 通过选择调用时间、标签，并设置筛选条件，查看疑似错误识别的图片 注意：数据将从开通功能后开始存储，最多存储30天的数据。
EasyDL图像算力资源价格说明 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
计费公式 费用=计算设备单价×计算设备数×使用时长 时长计量方法：只包括模型训练时的统计时间，数据预处理等不包括在计费时长内。 产品单价 模型训练 在EasyDL图像方向的任务配置过程中，您可以选择训练的设备以及设备数量。目前图像分类的高性能和AutoDL算法只支持单设备训练。
物体检测API参考文档 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
Body请求示例： { "image": "<base64数据>" } Body中放置请求参数，参数详情如下： 请求参数 参数 是否必选 类型 可选值范围 说明 image 是 string - 图像数据，base64编码，要求base64编码后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px,支持jpg/png/bmp格式 注意请去掉头部
Paddle框架API调用文档 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
tensors 是 array(object) - 模型输入对应的tensor数据 ++name 是 string - tensor名称 ++shape 是 array(number) - tensor的shape ++type 是 string FLOAT / INT64 / INT32 tensor的数据类型 ++float_data 否 array(number) - 浮点型数据；必须与”type
训练时长设置参考 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
根据历史经验，不同数据量范围、网络的大致耗时范围如下，供辅助参考 图像分类 网络及设置 数据量范围 训练耗时预估 ResNet50（batch size=16） 1-1.5w 2节点预估12-14min左右；4节点11min左右 4-6k 5min左右，10min以内,多节点或单节点不太影响训练时长 1k 以下 2-3min左右,多节点或单节点不太影响训练时长 物体检测 网络及设置 数据量范围 训练耗时预估
图像智能标注介绍说明 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
图像智能标注介绍说明 使用智能标注功能可降低数据的标注成本。启动后，系统会从数据集所有图片中筛选出最关键的图片并提示需要优先标注。通常情况下，只需标注数据集30%左右的数据即可训练模型。
EasyDL图像Linux-GPU-加速版SDK集成快速开始 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
测试前的准备 Linux x86 GPU的硬件及开发环境 详情参考下方文档 EasyDL平台的Linux x86 GPU 加速版服务器端SDK&激活序列号 以经典版图像分类为例，在 操作台 训练「私有服务器部署-服务器端SDK」下的模型后，前往 控制台 申请发布Linux x86 GPU的服务器端SDK，发布成功后即可同时获得加速版SDK和序列号 首次使用SDK或者更换序列号、更换设备时，
Pytorch 1.7.1代码规范 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
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。
【AI大模型应用开发】0.1 百度文心一言 API接入详细步骤和简单应用 千帆社区
登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 1 【AI大模型应用开发】0.1 百度文心一言 API接入详细步骤和简单应用 大模型开发 / 技术交流 LLM 文心大模型 API 2024.03.08 6523 看过 0. 接入流程 整体流程图如下： 1.
EasyDL物体检测模型如何在服务器部署 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
更多参考 EasyDL官网入口 EasyDL开发文档
