如何发布私有API - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
如何发布私有API 训练完毕后，可以在左侧导航栏中找到【EasyEdge本地部署】，选择通用【服务器】，点击【发布新服务】，进入发布界面。 step1.部署方式选择服务器，集成方式选择私有API后，选择需要发布的模型及版本，上传指纹文件，勾选业务场景需要的操作系统与硬件芯片。设置完毕点击下一步 step2. 填写完基本
配置AB测试版本 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
配置AB测试版本 BML在线服务中，同一服务支持同时部署两个模型上线，并且可以自由的调节流量分配占比 前提条件 已创建的在线服务，处于 运行中 状态时，允许添加一个AB测试版本模型上线 操作步骤 在左侧导航栏中选择“模型部署”>“在线服务” 服务列表中，对于处于 运行中 状态的服务，点击 新增版本 ，添加AB测试版本
序列标注标注说明 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
序列标注标注说明 1.标注体系说明 在序列标注任务中，一般会定义一个标签集合，来表示所有可能取到的预测结果。 标签是对字符串的token序列进行的表示： 对于英文字符串而言，token可以是一个单词（e.g. baidu），也可以是一个字符（e.g. b）； 对于中文字符串而言，token可以是一个分词后的词语，也可以
表格预测任务简介 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
表格预测任务简介 脚本调参支持多种表格预测任务，训练得到的模型可以应用到广泛实际场景中。 表格预测模型类型 表格预测帮助用户通过机器学习技术发现已有数据中的规律，从而创建机器学习模型，并基于机器学习模型处理新的数据，为业务应用生成预测结果。脚本调参中提供的表格数据预测支持创建回归、二分类、多分类三种类型的机器学习模型。
Pytorch 1.7.1 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
Pytorch 1.7.1 Pytorch 训练代码 基于Pytorch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： Python 复制 1 import argparse 2 import torch 3 import torch . nn as nn 4
005-AutoML(自动调参) - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
005-AutoML(自动调参) AutoML(自动调参) 为了帮助模型达到更精准的效果，平台支持自动调参。支持自动调参的组件有XGBoost二分类、XGBoost多分类、XGBoost回归等等。 点击“AutoML 按钮。 在弹出的“自动调参”页面中，选择对应的算法组件。 在调参配置中，设置数据拆分比例、网格拆分数、
标准接口规范参考 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
标准接口规范参考 脚本调参和Notebook训练方式产出的模型部署到公有云时，不同任务类型的应用接口的请求与响应均满足响应的标准规范。 图像分类-单图单标签 标准接口请求参考说明： 字段名称 必须 类型 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15
批量预测计费说明 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
批量预测计费说明 批量预测服务的计费方式类似于模型训练模块，具体计费规则如下： 未开通付费时，仅支持使用免费额度，免费额度用完即停止训练任务。 开通付费后，优先消耗免费额度，免费额度用完后自动转为按量后付费 按分钟计费，不足1分钟按1分钟计。 在任务结束后统一扣费，任务运行中欠费不会中断任务。 使用 BML 前需保证账
服务器部署价格说明 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
服务器部署价格说明 目前BML脚本调参任务已支持将定制模型部署在本地服务器上，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。 目前已支持在 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SD
代码模板升级及迁移说明 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
后续平台也将基于升级后框架，继续新增任务类型，您可以加入BML用户交流群，针对您在模型开发过程中的需要，提出您所需的功能需求。
