适用场景 货架合规性检查 精准识别出货架、冰柜和端架上陈列商品的数量和种类,为品牌商分析陈列排面占比,重点SKU分销率、缺货率、合格率提供数据支撑。 互动营销 训练定制的商品识别,实现对C端用户提交的商品图片进行识别,配合游戏规则完成闯关/抽奖式的互动营销。 技术优势 免费训练与测试 平台提供大量免费的GPU训练资源,及每天500次免费调用量,用于模型迭代和效果验证,有效降低项目开发和测试成本。
解决思路 该海洋馆通过EasyDL图像分类任务,前期收集几十张图片进行可行性验证后,最终优化为识别准确率90%以上的模型,在展览业务中开发了AI识图小程序并在该小程序中直接调用该AI服务接口,极大提高了观展人的沉浸式体验。同时,AI识图小程序也作为海洋互动营销的后续入口,持续发挥与观展人互动的线上影响力。 数据准备 第一步,明确需要识别的海洋种类。
其中callback返回数据对象参数包括event、type。
API 大模型开发 / 技术交流 API 大模型推理 文心大模型 13 14 赞过 3 评论 15298 看过 百度智能云千帆社区 官方招募|成为百度智能云推广大使,618大促返现福利等你拿 大模型开发 / 产品动态 数据集 API 插件应用 2 3 赞过 评论 4470 看过 知欧 文心API应用实践 大模型开发 / 技术交流 文心大模型 API 10 11 赞过 1 评论 10217 看过 十万个为什么呢
配置模型 配置模型 在BML中,Notebook不仅为用户提供了开发环境,而且支持用户将Notebook中开发的模型部署发布到模型仓库以及部署为在线服务。在发布前需要先对已保存的模型配置相应的出入参及数据处理逻辑,从而保证后续模型可被部署。 在左侧导航栏中单击“Notebook”。 在已创建的“dogcat分类模型”的模型发布列表中,单击待部署版本模型所在行的“模型发布列表”。
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选择用户资源池后,训练数据需要指定自己的BOS路径。
准备数据 3.1 数据规范 3.2 创建及导入数据集 4. 训练模型 5. 校验模型 6. 部署模型 用BML实现序列标注:以快递单信息处理为例 序列标注简介 亲爱的开发者您好,欢迎使用百度BML全功能AI开发平台开启您的AI开发之旅!
用户只需上传数据及代码,指定训练框架、搜索算法以及需要搜索的超参数,即可完成超参搜索任务。 自动搜索作业目前支持以下5种超参搜索算法: 1. 随机搜索 2. 贝叶斯搜索 3. 进化算法 4. 进化-CMAES 5. 粒子群算法 随机搜索 随机搜索作为最为常见的搜索算法之一,在搜索空间较大的场景中,拥有不错的表现。在每次试验中,算法会对每个参数进行随机取值并组合,作为新的一组建议超参用于训练。
使用libcurl请求http服务时,速度明显变慢 这是因为libcurl请求continue导致server等待数据的问题,添加空的header即可 headers = curl_slist_append ( headers, Expect: ) ; 6. 运行NNIE引擎报错 std::bad_alloc 检查开发板可用内存,一些比较大的网络占用内存较多,推荐内存500M以上 7.