视觉任务服务器端LinuxSDK集成文档-Python 简介 本文档介绍 EasyDL 的 Linux Python SDK 的使用方法,适用于 EasyDL 和 BML。
文本分类数据标注说明 文本标注 上传未标注文本后,进入到标注页面,您可以逐一查看每一篇未标注的文本,如下图: 设定分类对应的标签 创建标签后,即可以进行对文本的标注,在文本的上方标签字段处,会显示对应的分类标签,完成标注
文本分类API调用文档 本文档主要说明定制化模型发布后获得的API如何使用,如有疑问可以通过以下方式联系我们: 在百度智能云控制台内 提交工单 进入 BML社区交流 ,与其他开发者进行互动 加入BML官方QQ群(群号:868826008)联系群管 接口描述 基于自定义训练出的文本分类模型,实现个性化文本分类。模型训练完
从训练任务导入模型 在新建版本时可以从预置模型调参、Notebook、自定义作业中导入模型。 前提条件 存在成功的训练任务,已创建模型且并未发布。 操作步骤 在左侧导航栏中选择“模型仓库”>“模型管理”。 在模型列表页中,单击已创建的模型“Demo”所在行的“新建版本”,进入“新建版本”页面。 填写如图所示的信息并从下
XGBoost 1.3.1 XGBoost XGBoost框架下,自定义作业支持发布保存模型为 pickle 和 joblib 格式,并且在发布至模型仓库时需要选择相应的模型文件。使用下面代码进行模型训练时,训练程序可以自行加载数据,训练数据选择空文件夹即可。 pickle格式示例代码 Python 复制 1 # -*
Blackhole 1.0.0 Blackhole 1.0.0 Blackhole是百度自研的高性能数据科学引擎,CodeLab中内嵌了该引擎。通过异构加速计算、超大数据处理、高效数据存储等技术,单机Blackhole在数据分析和机器学习等场景相比开源Pandas/Sklearn性能可提升7倍以上、拥有TB级的单机超大
在BML使用外部镜像 资源池中除了可以关联容器镜像服务CCR外,用户也可以在资源池的镜像仓库中管理外部镜像。支持使用外部镜像的服务包括: 作业建模 在线服务 预测服务 外部镜像添加步骤 点击平台管理,进入资源池管理。 点击列表页的镜像仓库,进入镜像仓库列表中。 点击添加镜像仓库,用户输入外部镜像的镜像地址和账号密码后,
训练时长设置参考 运行环境说明 目前 BML 支持选择GPU P4、GPU P40、GPU V100三种运行环境,性能从高到低为V100>P40>P4。具体规格说明如下: 机型 规格说明 GPU V100 TeslaGPU_V100_16G显存单卡_12核CPU_56G内存 GPU P40 TeslaGPU_P40_2
sklearn框架API调用文档 本文档主要说明使用sklearn框架训练的模型部署到公有云后获得的API如何使用,如有疑问可以通过以下方式联系我们: 在百度智能云控制台内 提交工单 进入 BML社区交流 ,与其他开发者进行互动 接口描述 基于sklearn机器学习框架训练出的模型,模型训练完毕,发布到模型仓库并部署到
序列标注API调用文档 本文档主要说明定制化模型发布后获得的API如何使用,如有疑问可以通过以下方式联系我们: 在百度智能云控制台内 提交工单 进入 BML社区交流 ,与其他开发者进行互动 加入BML官方QQ群(群号:868826008)联系群管 接口描述 基于自定义训练出的序列标注模型,实现定制标签的序列标注。模型训