产品价格 - 居民服务 Agent | 百度智能云文档
指导价）AI社区服务平台功能报价单.xlsx
使用IP组功能在跨地域VPC挂载后端服务器 - 负载均衡BLB | 百度智能云文档
三个以上VPC通过对等连接互访场景需要提工单支持多个VPC中继路由开放功能。
自然语言处理任务简介 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
自然语言处理任务简介 EasyDL专业版平台将支持代码级的NLP任务包括文本分类任务、短文本匹配任务、序列标注任务、文本实体抽取任务。同时平台集成了 百度大脑文心 的ERNIE2.0预训练模型，可以选择ERNIE-Base、ERNIE-Large、ERNIE-Tiny三种类型的预训练模型。 预训练模型ERNIE ERN
使用Notebook开发模型 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
使用Notebook开发模型 使用Notebook开发模型 在Notebook可以导入已创建的数据集并将其用于模型训练。 预置代码说明 当您创建的是图像分类、物体检测类型的Notbeook时，系统会自动生成一份代码，您只需要导入数据集并将代码做简单的适配即可快速创建。 当您创建的是通用型的Notebook时，系统会根据
超参数配置参考 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
超参数配置参考 超参来源 目前BML脚本调参任务类型支持三种方法配置任务中网络的超参数，你可以沿用「脚本编辑」中设定的超参数，为获取更高的模型精度，也可以选择「自动超参搜索」对网络的超参数进行搜索。选择「已有超参搜索结果」时，可以在预训练模型和预训练网络相同的任务中，复用自动超参搜索结果，高效地训练出高精度模型。 自动
009-Python算法组件 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
009-Python算法组件 Python算法组件 注意 ：Python算法组件，需连接Python预测组件。 AP聚类 AP 算法的基本思想是将全部样本看作网络的节点，通过网络中各条边的消息传递计算出各样本的聚类中心。聚类过程中，共有两种消息在各节点间传递，分别是吸引度(responsibility)和归属度(ava
Pytorch 1.7.1 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
Pytorch 1.7.1 Pytorch 训练代码 基于Pytorch框架的MNIST图像分类示例代码，数据集请点击 这里 下载。 单机训练时（计算节点等于1），示例代码如下： Python 复制 1 import argparse 2 import torch 3 import torch . nn as nn 4
005-AutoML(自动调参) - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
005-AutoML(自动调参) AutoML(自动调参) 为了帮助模型达到更精准的效果，平台支持自动调参。支持自动调参的组件有XGBoost二分类、XGBoost多分类、XGBoost回归等等。 点击“AutoML 按钮。 在弹出的“自动调参”页面中，选择对应的算法组件。 在调参配置中，设置数据拆分比例、网格拆分数、
013-模型评估组件 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
013-模型评估组件 模型评估组件 二分类评估 评估模块支持计算 AUC、KS 及 F1 score，同时输出数据用于画 PR 曲线、ROC 曲线、KS 曲线、LIFT chart、Gain chart，同时也支持分组评估。 输入 最多可输入4个数据集，用户需要选择原始标签列、预测标签列和正样本标签值，还可以提供sco
006-组件列选择 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
006-组件列选择 在选择特征列或标签列时，支持单独勾选与批量选择的方式选择数据列，支持搜索查找数据列。 当需要选择的数据列比较少时，可以直接勾选数据列进行选择。 当数据列比较多时，点击【批量操作】后，选择需要的数据列，将数据列从左侧列表移动到右侧列表，点击确定即可， 数据列已经按照字段类型进行了分类 。 如果只需要在
