XGBoost 1.3.1代码规范 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
XGBoost 1.3.1代码规范 XGBoost 1.3.1代码规范 基于XGBoost 1.3.1框架的结构化数据的回归问题。 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。另外该框架支持发布保存模型为pickle和joblib格式，并且在发布
如何获取视觉任务软硬一体产品 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
如何获取视觉任务软硬一体产品 为进一步提升前端智能计算的用户体验，BML推出了多款软硬一体方案。将高性能硬件与BML脚本调参任务训练出的图像分类/物体检测模型深度适配，可应用于工业分拣、视频监控等多种设备端离线计算场景，让离线AI落地更轻松。 了解不同方案 方案获取流程如下： Step 1： 在BML脚本调参任务中训练
配置AUTOML模式表格数据预测任务 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
配置AUTOML模式表格数据预测任务 表格预测任务支持AutoML和专家两种运行方式： AutoML模式：全流程自动建模，用户只需设置数据集、目标列以及制定任务类型即可，而无需关注数据处理以及算法配置等过程，系统会自动完成建模过程，并从中挑选最优的模型作为训练任务的运行结果。 专家模式：高度开放的建模方式，用户可以进行
如何发布视觉任务设备端SDK - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
如何发布视觉任务设备端SDK 训练完毕后，可以在左侧导航栏中找到【EasyEdge本地部署】，选择通用小型设备，点击【发布新服务】 只需勾选业务场景需要的操作系统与硬件芯片，即可将模型封装成可离线计算的设备端SDK。 部署模型界面示意： 设备端SDK目前已全面支持Android、iOS、Windows、Linux操作系
配置专家模式表格数据预测任务 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
配置专家模式表格数据预测任务 表格预测任务支持AutoML和专家两种运行方式： AutoML模式：全流程自动建模，用户只需设置数据集、目标列以及制定任务类型即可，而无需关注数据处理以及算法配置等过程，系统会自动完成建模过程，并从中挑选最优的模型作为训练任务的运行结果。 专家模式：高度开放的建模方式，用户可以进行特征工程
自然语言处理任务模型部署整体说明 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
自然语言处理任务模型部署整体说明 训练完成后，可将模型部署在公有云服务器上，通过API进行调用。 公有云API 训练完成的模型存储在云端，可通过独立Rest API调用模型，实现AI能力与业务系统或硬件设备整合 具有完善的鉴权、流控等安全机制，GPU集群稳定承载高并发请求 支持查找云端模型识别错误的数据，纠正结果并将其
功能发布记录 - 数据流转平台CLOUDFLOW | 百度智能云文档
功能发布记录 发布时间 功能概述 2026-1 支持通过CloudFlow实现清单迁移，您可以将第三方云生成的清单文件或自己编写的清单文件作为源文件范围进行迁移。
图像分类-单图多标签私有API集成文档 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
图像分类-单图多标签私有API集成文档 本文档主要说明定制化模型本地部署后，如何使用本地API。如还未训练模型，请先前往 BML 进行训练。
API功能发布记录 - 网络诊断服务NDS | 百度智能云文档
API功能发布记录 发布时间 接口 更新介绍 2024-01-15 流量镜像API 新增接口，对流量镜像产品API整体支持
视觉任务服务器端LinuxSDK集成文档-C++ - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
注意： 如果使用 VideoConfig 的 display 功能，需要自行编译带有GTK选项的opencv，默认打包的opencv不包含此项。
