Sklearn服务代码文件示例 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
Sklearn服务代码文件示例 Sklearn服务代码文件示例 在模型仓库中导入基于Sklearn库的机器学习模型时，除需导入模型文件外，也需要导入服务代码文件，其中服务代码文件用于在线部署模型时进行模型文件的加载以及进行必要的预处理和后处理逻辑。 Sklearn模型服务代码示例如下所示： Python 复制 1 #!
通用类模型API参考 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
通用类模型API参考 通用接口规范参考 自定义作业产出的模型进行公有云部署时，不具有统一的标准接口规范，根基不同的算法框架，提供通用接口规范参考。 Paddle：请在 《Paddle框架API调用文档》 中查看Paddle框架模型的API参考 TensorFlow：请在 《Tensorflow框架API调用文档》 中查
XGBoost 1.3.1 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
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 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
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 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
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 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
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 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
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 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
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
TensorFlow 2.3.0 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
TensorFlow 2.3.0 TensorFlow 基于tensorflow框架的MNIST图像分类任务示例代码，训练数据集点击 这里 下载 单机训练（计算节点数为1），示例代码如下： Python 复制 1 2 tf train demo 3 4 import tensorflow as tf 5
文本实体抽取数据导入 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
文本实体抽取数据导入 1. 创建数据集 您可以在左侧导航栏中中，选择“数据总览”并点击主内容区域的按钮「创建数据集」，选择数据类型为“文本”，标注类型选择“文本实体抽取”。标注模板中使用默认选项”文本实体抽取“。 img 2.导入未标注文本数据 进入到新创建的文本实体抽取数据集中。如果您手中的数据是未标注数据，可以选择
