Web应用防火墙（WAF）

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

查看更多>>

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

查看更多>>

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

查看更多>>

用BML评价短文本相似度 目录 1. 短文本相似度简介 2. 平台入口 3. 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评价短文本相似度：以新冠疫情相似句对判定为例 短文本相似度简介 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

查看更多>>

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

查看更多>>

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

查看更多>>

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

查看更多>>

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

查看更多>>