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
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
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
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
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
Dapp应用层开发 Dapp应用层要做什么 Dapp应用层最主要的是实现用户侧的交互逻辑,包括web页面和页面事件响应。同时不同的操作会带来不同的事件,我们还需要针对页面事件去调用后端链码方法,存入便签、更新便签、读取便签等。 由于是基于React框架做的实现,我们首先要准备一套Dapp应用层的开发环境。
自定义驱动开发指南 自定义驱动介绍 BIE提供了子设备管理能力,针对不同类型的子设备,需要通过驱动完成BIE与子设备间的适配工作。BIE已经提供了Modbus、OPC-UA、IPC、IEC-104的系统驱动。除此之外的子设备,需要通过BIE提供的SDK( https://github.com/baetyl/baetyl-go ) 开发自定义驱动,以完成BIE与子设备间的适配工作。
短文本匹配数据导入与标注 1. 创建数据集 您可以在控制面板中,选择“数据总览”并点击按钮“创建数据集”,即可完成一个数据集的创建。 2.导入短文本相似度数据 进入到新创建的短文本数据集中,如果您手中的数据是未标注数据,可以选择数据标注状态为“无标注信息”,如果您手中的数据是完成标注的数据,可以选择数据标注状态为“有标注信息”。 txt文件的未标注数据的样本的样例,如下图: 短文本匹配数据标注 打
使用WebIDE开发代码 WebIDE 是开发机提供的在线集成开发环境。平台支持VSCode、JupyterLab两种WebIDE开发方式,通过浏览器打开WebIDE获得更好的在线开发体验。所有开发机均已预置WebIDE,您可以根据使用习惯选择将WebIDE设置为VSCode或JupyterLab。