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
视觉任务WindowsSDK集成文档 简介 本文档介绍Windows CPU SDK的使用方法。 网络类型支持:图像分类,物体检测,图像分割 硬件支持: Intel CPU 普通版 * x86_64 CPU 加速版 - Intel Xeon with AVX2 and AVX512 - Intel Core Processors with AVX2 - Intel Atom Processors
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
图像分类导入已标注数据 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,可以在BML平台直接导入,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格式上传 2、将BML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 图像分类数据
图像分类导入未标注数据 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。 数据格式要求 1、图片类型为jpg
EasyDL图像本地服务器部署价格说明 EasyDL图像支持本地服务器部署的任务类型包括:图像分类、物体检测、图像分割,只需在发布模型时提交本地服务器部署申请,通过审核后即可获得一个月免费试用。 如免费试用期结束后希望购买可在 控制台 在线按设备使用年限购买授权。 价格参考 部署类型 按年授权价格( 每个模型每年在每个设备 ) 永久授权价格(每个模型在每个设备) 本地服务器SDK 10000元 5
训练时长与等待时间说明 EasyDL训练平台各类模型均是使用GPU集群进行训练,一个模型训练通常需要几十分钟至几个小时不等,在EasyDL零售版中,训练时长与参与训练的SKU单品图和实景图片数量有关,下表为各种训练数据量级所需要的大致训练时间: 训练实景图片数 SKU是否上传单品图 训练平均时长 6000以上 是 10小时以上,24小时以内 6000以上 否 10小时以上,24小时以内 4000~
4.汽车咨询网站文章自动推送 项目说明 业务背景 作为汽车资讯的应用网站,在汽车业务、汽车采购、汽车车友组织等方面有多年的垂类资讯行业积累,目前遇到的业务问题是,每天需要对百万量级的汽车资讯类内容进行快速发布,这些内容有来自于用户UGC的生产内容,有来自于平台、自运营频道打造的专项精品内容,也有来自于网络上针对定向网站定时抓取的内容。为保证资讯实时性,以上内容入库后需要根据标题快速推送到不同的专栏
私有部署服务-文本分类多标签 训练完毕后可以在左侧导航栏中找到【发布模型】,依次进行以下操作即可将模型部署到私有服务器: 选择模型 选择部署方式「私有服务器部署」 选择集成方式「私有API」 将模型以Docker形式在本地服务器(仅支持Linux)上部署为http服务,可调用与公有云API功能相同的接口。可纯离线完成部署,服务调用便捷 点击「提交申请」后,前往控制台申请私有部署包。并 参考文档 完