训练作业API - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
训练作业API 本文将介绍自定义作业下的训练作业的API，您如果是初次使用相关产品，可以参考 相关指南 。 鉴权机制 在使用API前，您需要完成鉴权操作，可以参考 鉴权认证机制 中的介绍。 接口详细介绍 平台开放了5个API供用户调用： 训练作业-创建 训练作业-停止 训练作业-删除 训练作业-作业列表 训练作业-作业
创建训练作业 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
创建训练作业 创建训练作业 前提条件 自定义作业需要依赖于BOS对象存储读取输入文件，创建自定义作业之前需要保证您已经开通了BOS对象存储的服务。 授权自定义作业读写您的BOS对象存储，以顺利进行自定义作业的配置。 在BOS中存储创建Bucket，并且存储用于训练的代码文件和数据集，创建一个空文件夹用于输出文件的存储
PaddlePaddle 2.1.1代码规范 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
PaddlePaddle 2.1.1代码规范 PaddlePaddle 2.1.1代码规范 基于PaddlePaddle2.1.1框架的MNIST图像分类，训练数据集paddle_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
Tensorflow2.3.0代码规范 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
Tensorflow2.3.0代码规范 Tensorflow 2.3.0代码规范 基于Tensorflow2.3.0框架的MNIST图像分类，训练数据集tf_train_data2.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
TensorFlow 1.13.2代码规范 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
TensorFlow 1.13.2代码规范 TensorFlow 1.13.2代码规范 基于TensorFlow1.13.2框架的MNIST图像分类，训练数据集tf_train_data2.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
文字识别API参考文档 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
文字识别API参考文档 本文档主要说明定制化模型发布后获得的API如何使用，如有疑问可在百度智能云控制台内 提交工单 接口描述 基于自定义训练出的文字识别模型，实现个性化文字识别。模型训练完毕后发布可获得定制化文字识别API。
产品功能 - 多用户访问控制 | 百度智能云文档
IAM提供了支持SAML2.0标准协议的联合身份管理功能，你可以通过简单的配置将企业的内部身份管理系统与百度智能云的账户系统实现联通，详细功能请参见 外部账号接入 。 审计支持 IAM的关键用户操作行为已经纳入百度智能云 云审计 BCT 中，你可以查询账户内用户90天内的操作记录，也可以创建跟踪，以实现长期的审计记录存储。
如何操作ICP网站备案？ - 百度智能门户AIPAGE | 百度智能云文档
如果您的主体已在百度智能云完成备案，现需要新增网站；或者您的主体没有在百度智能云进行过备案，而是通过其他服务商完成备案，需要在百度智能云备案一个新网站，则您应当完成「 新增网站 」备案。 更多备案相关指引，请参见「 备案帮助 」，也可以咨询备案专线：400-920-8999 转 3号键
自定义作业简介 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
自定义作业简介 自定义作业简介 自定义作业提供高性能的计算环境，用于进行大规模分布式的模型训练及优化。您可以使用不同框架，编写代码进行多轮训练和迭代，将结果输出到BOS对象存储，或者发布模型到模型仓库。 训练方式简介 自定义作业预置的训练环境支持机器学习和深度学习常用的python库。您可以将代码文件和数据集存储在您的
自动搜索作业简介 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
自动搜索作业简介 自动搜索作业简介 超参搜索是机器学习/深度学习技术中的关键一环，无论是机器学习的树模型参数、特征选择、还是深度学习的学习率/权重衰减等等，甚至于网络结构的选择，都会涉及到搜索最优参数的需求。传统的人工超参搜索需要有经验的工程师耗费大量的时间和精力进行手动调优，而自动超参搜索能够在节省人力的情况下，自动
