规则组 保存 { headInfo : , debugUrl :{ url : /v1/waf/rulesGroup/save , href : , method : POST }, debugDesc : 规则组 保存 , authInfo : , requestCode : {\n \ groupName\ : \ 规则组名称\ ,\n \ rules\ : [\n 0\n ],\n \
通过AI中台转换模型并下发至边缘 本文介绍如何在AI中台的模型中心导入原始模型,转换成适配NVIDIA Jetson的模型文件,并下发至设备边缘。 前提条件 有一个可测试的边缘节点设备 边缘节点连接至云端 有一个模型,本实验用的是一个 图像分类模型fuild-mobilenceV2.zip 。
除 请求参数 Headers 参数 除公共头域外,无其它特殊头域 Query 参数 ruleKey string 规则ID 必选 示例代码 删除指定的自定义规则 请求示例 复制 curl -X DELETE https://example.com/v1/waf/customRules/delete?
自定义规则 开关 { headInfo : , debugUrl :{ url : /v1/waf/customRules/switch , href : http://iapi.baidu-int.com/web/project/358141/apis/api-4805050-run , method : POST }, debugDesc : 自定义规则 开关 , authInfo : ,
自定义规则 详情 { headInfo : , debugUrl :{ url : /v1/waf/customRules/detail , href : , method : GET }, debugDesc : 自定义规则 详情 , authInfo : , requestCode : curl -X GET \ /v1/waf/customRules/detail?
视觉模型如何部署在私有服务器 在发布模型页面中,可以申请私有服务器部署,将模型部署在私有服务器中。 支持「私有API」和「服务器端SDK」两种集成方式: 私有API:将模型以Docker形式在私有服务器(仅支持Linux)上部署为http服务,可调用与公有云API功能相同的接口。
自定义规则 保存 { headInfo : , debugUrl :{ url : /v1/waf/customRules/save , href : , method : POST }, debugDesc : 自定义规则 保存 , authInfo : , requestCode : {\n \ ruleName\ : \ 规则名称\ ,\n \ ruleType\ : \ saas\ ,
自定义规则 列表 { headInfo : , debugUrl :{ url : /v1/waf/customRules/list , href : http://iapi.baidu-int.com/web/project/358141/apis/api-4804874-run , method : POST }, debugDesc : 自定义规则 列表 , authInfo : , requestCode
EasyDL物体检测模型如何在服务器部署 训练完毕后,可以选择将模型通过「纯离线服务」或「端云协同服务」部署,具体介绍如下: 纯离线服务部署 可以在左侧导航栏中找到「纯离线服务」,依次进行以下操作即可将模型部署到本地服务器: 选择部署方式「服务器」 选择集成方式 选择模型、版本、系统和芯片 点击下一步 填写部分信息(注:个人信息的填写仅供EasyDL团队了解您,便于后续合作接洽,不会作为其他用途使用
EasyDL图像分割模型如何在服务器部署 训练完毕后,可以选择将模型通过「纯离线服务」或「端云协同服务」部署,具体介绍如下: 纯离线服务部署 可以在左侧导航栏中找到「纯离线服务」,依次进行以下操作即可将模型部署到本地服务器: 选择部署方式「服务器」 选择集成方式 选择模型、版本、系统和芯片 点击下一步 填写部分信息(注:个人信息的填写仅供EasyDL团队了解您,便于后续合作接洽,不会作为其他用途使用