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公有云部署
全功能AI开发平台 BML
版本发布记录
快速开始
用BML实现表格预测
用BML实现序列标注
用BML实现文本实体抽取
用BML实现图片分类
用BML实现实例分割
用BML评价短文本相似度
用BML实现开源大模型的预训练(Post-pretrain)
用BML实现文本分类
用BML实现物体检测
模型仓库
从训练任务导入模型
查看模型
创建模型
模型仓库简介
从本地导入模型
校验模型
服务代码文件示例
Sklearn服务代码文件示例
XGBoost服务代码文件示例
平台管理
权限管理
在BML平台使用并行文件系统PFS和对象存储BOS
在BML平台使用容器镜像服务CCR
在BML使用外部镜像
项目空间管理
镜像管理
镜像使用
镜像管理简介
常见问题
自定义镜像
资源管理
资源池管理简介
资源池使用简介
预测部署
批量预测(用户资源池)API
文字识别模型部署
文字识别任务API参考文档
文字识别任务公有云部署
通用模型部署
标准接口规范参考
Paddle框架API调用文档
sklearn框架API调用文档
公有云部署
XGBoost框架API调用文档
tensorflow框架API调用文档
Pytorch框架API调用文档
通用类模型API参考
错误码
语音技术模型部署
声音分类API调用文档
视觉模型部署
智能边缘控制台-多节点版
端云协同服务部署
智能边缘控制台-单节点版
视觉任务模型部署整体说明
软硬一体方案部署
视觉任务Jetson专用SDK集成文档
如何获取视觉任务软硬一体产品
视觉任务EdgeBoard(VMX)专用SDK集成文档
视觉任务EdgeBoard(FZ)专用SDK集成文档
视觉任务专用辨影SDK集成开发文档
私有服务器部署
视觉模型如何部署在私有服务器
私有API
如何发布私有API
图像分类-单图单标签私有API集成文档
图像分类-单图多标签私有API集成文档
物体检测私有API集成文档
服务器端SDK
视觉任务服务器端LinuxSDK集成文档-Python
视觉任务服务器端LinuxSDK集成文档-C++
如何发布服务器端SDK
视觉任务服务器端WindowsSDK集成文档
视觉任务服务器端SDK简介
设备端SDK部署
视觉任务WindowsSDK集成文档
视觉任务iOSSDK集成文档
视觉任务LinuxSDK集成文档-Python
视觉任务LinuxSDK集成文档-C++
视觉任务设备端SDK使用说明
如何发布视觉任务设备端SDK
视觉任务AndroidSDK集成文档
公有云部署
文字识别API参考文档
视觉任务公有云部署
物体检测API参考文档
图像分类-单图单标签API参考文档
实例分割API参考文档
图像分类-单图多标签API参考文档
表格预测模型部署
整体说明
公有云部署
公有云部署管理
配置AB测试版本
批量预测服务
公有云部署
公有云部署简介
配置休眠策略
NLP模型部署
自然语言处理任务模型部署整体说明
私有服务器部署
如何部署在私有服务器
私有服务API说明
私有部署说明-短文本相似度
私有化部署接口说明-文本分类
私有部署文档-序列标注
文本实体抽取API调用文档
公有云部署
短文本匹配API调用文档
文本实体抽取私有API调用说明
如何发布自然语言处理任务API
文本分类-多标签API调用文档
文本分类API调用文档
序列标注API调用文档
数据服务
数据服务简介
智能数据API
公有云服务调用数据反馈
智能标注
文本智能标注介绍及原理说明
图像智能标注介绍说明
管理视觉数据
实例分割数据导入与标注
数据标注说明
导入未标注数据
导入已标注数据
物体检测数据导入与标注
物体检测数据标注说明
物体检测导入未标注数据
物体检测导入已标注数据
图像分类数据导入与标注
图像分类导入未标注数据
图像分类导入已标注数据
图像分类数据标注说明
管理文本数据
文本分类数据导入与标注
文本分类数据标注说明
文本分类数据导入与标注
数据去重策略
序列标注数据导入与标注
序列标注标注说明
序列标注数据导入
数据去重策略
文本实体抽取数据标注
文本实体抽取数据标注
文本实体抽取数据导入
数据去重策略
短文本匹配数据导入与标注
短文本匹配数据导入与标注
数据去重策略说明
短文本匹配数据标注
产品简介
BML平台升级公告
平台重点升级介绍
产品优势
产品功能
什么是BML
文心大模型
产品定价
服务器部署价格说明
专项适配硬件部署价格说明
公有云部署计费说明
批量预测计费说明
模型训练计费说明
通用小型设备部署价格说明
模型训练
Notebook建模
创建并启动Notebook
Notebook导入数据集
保存Notebook中的模型
Notebook使用参考
常见问题
数据模型可视化功能说明
Notebook简介
发布模型
配置模型
使用Notebook开发模型
如何使用Notebook SSH 功能
Notebook从训练到部署快速入门
Codelab Notebook自定义环境部署最佳实践
基于Notebook的图像分类模板使用指南
基于 Notebook 的 NLP 通用模板使用指南
Notebook 模板使用指南概述
基于 Notebook 的通用模板使用指南
基于 Notebook 的物体检测模板使用指南
自定义作业建模
自定义作业简介
训练作业API
训练作业
使用训练作业训练模型
创建训练作业
发布模型
训练作业代码示例
TensorFlow 1.13.2
AIAK- Training Pytorch版
TensorFlow 2.3.0
Blackhole 1.0.0
Pytorch 1.7.1
Sklearn 0.23.2
XGBoost 1.3.1
PaddlePaddle 2.0.0rc
自动搜索作业
创建自动搜索作业
yaml文件编写规范
自动搜索作业简介
自动搜索作业代码编写规范
自动搜索作业代码示例
XGBoost 1.3.1代码规范
TensorFlow 1.13.2代码规范
Sklearn 0.23.2代码规范
Pytorch 1.7.1代码规范
Tensorflow2.3.0代码规范
PaddlePaddle 2.1.1代码规范
可视化建模
快速入门
概述
组件菜单
001-基本操作
003-查看模型特征溯源
007-组件状态
008-组件资源配置
006-组件列选择
002-查看模型可解释性
004-查看特征重要性
组件说明
015-图算法
004-特征工程组件
003-数据处理组件
012-预测组件
008-聚类算法
009-Python算法组件
002-数据集组件
014-自然语言处理组件
010-NLP算法
016-统计分析组件
006-回归算法
007-异常检测算法
013-模型评估组件
005-分类算法
018-时间序列组件
画布操作说明
005-AutoML(自动调参)
002-开始训练
001-概述
预置模型调参建模
预置模型调参简介
神经网络训练搜索
开发视觉模型
视觉任务简介
查看训练结果
创建视觉任务
配置视觉任务
开发参考
视觉预训练模型
超参数配置参考
评估报告参考
自动超参搜索配置参考
数据增强算子参考
训练时长设置参考
网络选型参考
开发表格预测模型
创建表格预测任务
配置专家模式表格数据预测任务
查看训练结果
配置AUTOML模式表格数据预测任务
表格预测任务简介
开发文字识别模型
文字识别任务简介
文字识别任务操作流程
开发自然语言处理模型
查看训练结果
自然语言处理任务简介
配置NLP任务
创建NLP任务
代码模板升级及迁移说明
所有文档
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全功能AI开发平台 BML
版本发布记录
快速开始
用BML实现表格预测
用BML实现序列标注
用BML实现文本实体抽取
用BML实现图片分类
用BML实现实例分割
用BML评价短文本相似度
用BML实现开源大模型的预训练(Post-pretrain)
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用BML实现物体检测
模型仓库
从训练任务导入模型
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Sklearn服务代码文件示例
XGBoost服务代码文件示例
平台管理
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镜像管理简介
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自定义镜像
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资源池管理简介
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预测部署
批量预测(用户资源池)API
文字识别模型部署
文字识别任务API参考文档
文字识别任务公有云部署
通用模型部署
标准接口规范参考
Paddle框架API调用文档
sklearn框架API调用文档
公有云部署
XGBoost框架API调用文档
tensorflow框架API调用文档
Pytorch框架API调用文档
通用类模型API参考
错误码
语音技术模型部署
声音分类API调用文档
视觉模型部署
智能边缘控制台-多节点版
端云协同服务部署
智能边缘控制台-单节点版
视觉任务模型部署整体说明
软硬一体方案部署
视觉任务Jetson专用SDK集成文档
如何获取视觉任务软硬一体产品
视觉任务EdgeBoard(VMX)专用SDK集成文档
视觉任务EdgeBoard(FZ)专用SDK集成文档
视觉任务专用辨影SDK集成开发文档
私有服务器部署
视觉模型如何部署在私有服务器
私有API
如何发布私有API
图像分类-单图单标签私有API集成文档
图像分类-单图多标签私有API集成文档
物体检测私有API集成文档
服务器端SDK
视觉任务服务器端LinuxSDK集成文档-Python
视觉任务服务器端LinuxSDK集成文档-C++
如何发布服务器端SDK
视觉任务服务器端WindowsSDK集成文档
视觉任务服务器端SDK简介
设备端SDK部署
视觉任务WindowsSDK集成文档
视觉任务iOSSDK集成文档
视觉任务LinuxSDK集成文档-Python
视觉任务LinuxSDK集成文档-C++
视觉任务设备端SDK使用说明
如何发布视觉任务设备端SDK
视觉任务AndroidSDK集成文档
公有云部署
文字识别API参考文档
视觉任务公有云部署
物体检测API参考文档
图像分类-单图单标签API参考文档
实例分割API参考文档
图像分类-单图多标签API参考文档
表格预测模型部署
整体说明
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公有云部署管理
配置AB测试版本
批量预测服务
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自然语言处理任务模型部署整体说明
私有服务器部署
如何部署在私有服务器
私有服务API说明
私有部署说明-短文本相似度
私有化部署接口说明-文本分类
私有部署文档-序列标注
文本实体抽取API调用文档
公有云部署
短文本匹配API调用文档
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如何发布自然语言处理任务API
文本分类-多标签API调用文档
文本分类API调用文档
序列标注API调用文档
数据服务
数据服务简介
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公有云服务调用数据反馈
智能标注
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图像智能标注介绍说明
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实例分割数据导入与标注
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图像分类导入未标注数据
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序列标注标注说明
序列标注数据导入
数据去重策略
文本实体抽取数据标注
文本实体抽取数据标注
文本实体抽取数据导入
数据去重策略
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短文本匹配数据导入与标注
数据去重策略说明
短文本匹配数据标注
产品简介
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平台重点升级介绍
产品优势
产品功能
什么是BML
文心大模型
产品定价
服务器部署价格说明
专项适配硬件部署价格说明
公有云部署计费说明
批量预测计费说明
模型训练计费说明
通用小型设备部署价格说明
模型训练
Notebook建模
创建并启动Notebook
Notebook导入数据集
保存Notebook中的模型
Notebook使用参考
常见问题
数据模型可视化功能说明
Notebook简介
发布模型
配置模型
使用Notebook开发模型
如何使用Notebook SSH 功能
Notebook从训练到部署快速入门
Codelab Notebook自定义环境部署最佳实践
基于Notebook的图像分类模板使用指南
基于 Notebook 的 NLP 通用模板使用指南
Notebook 模板使用指南概述
基于 Notebook 的通用模板使用指南
基于 Notebook 的物体检测模板使用指南
自定义作业建模
自定义作业简介
训练作业API
训练作业
使用训练作业训练模型
创建训练作业
发布模型
训练作业代码示例
TensorFlow 1.13.2
AIAK- Training Pytorch版
TensorFlow 2.3.0
Blackhole 1.0.0
Pytorch 1.7.1
Sklearn 0.23.2
XGBoost 1.3.1
PaddlePaddle 2.0.0rc
自动搜索作业
创建自动搜索作业
yaml文件编写规范
自动搜索作业简介
自动搜索作业代码编写规范
自动搜索作业代码示例
XGBoost 1.3.1代码规范
TensorFlow 1.13.2代码规范
Sklearn 0.23.2代码规范
Pytorch 1.7.1代码规范
Tensorflow2.3.0代码规范
PaddlePaddle 2.1.1代码规范
可视化建模
快速入门
概述
组件菜单
001-基本操作
003-查看模型特征溯源
007-组件状态
008-组件资源配置
006-组件列选择
002-查看模型可解释性
004-查看特征重要性
组件说明
015-图算法
004-特征工程组件
003-数据处理组件
012-预测组件
008-聚类算法
009-Python算法组件
002-数据集组件
014-自然语言处理组件
010-NLP算法
016-统计分析组件
006-回归算法
007-异常检测算法
013-模型评估组件
005-分类算法
018-时间序列组件
画布操作说明
005-AutoML(自动调参)
002-开始训练
001-概述
预置模型调参建模
预置模型调参简介
神经网络训练搜索
开发视觉模型
视觉任务简介
查看训练结果
创建视觉任务
配置视觉任务
开发参考
视觉预训练模型
超参数配置参考
评估报告参考
自动超参搜索配置参考
数据增强算子参考
训练时长设置参考
网络选型参考
开发表格预测模型
创建表格预测任务
配置专家模式表格数据预测任务
查看训练结果
配置AUTOML模式表格数据预测任务
表格预测任务简介
开发文字识别模型
文字识别任务简介
文字识别任务操作流程
开发自然语言处理模型
查看训练结果
自然语言处理任务简介
配置NLP任务
创建NLP任务
代码模板升级及迁移说明
文档中心
全功能AI开发平台BML
预测部署
公有云部署管理
公有云部署
公有云部署
更新时间:2025-08-21
公有云部署是最快捷的模型部署方式,不同类型的模型在执行公有云部署时流程基本一致,当部署后在线API的接口与模型有关。
根据不同的模型类型,可以参考如下章节完成模型部署:
视觉模型公有云部署
NLP模型公有云部署
表格预测模型公有云部署
通用模型公有云部署
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