发布模型

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
menu
没有找到结果,请重新输入

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
  • 文档中心
  • arrow
  • 全功能AI开发平台BML
  • arrow
  • 模型训练
  • arrow
  • 自定义作业建模
  • arrow
  • 训练作业
  • arrow
  • 发布模型
本页目录
  • 发布模型

发布模型

更新时间:2025-08-21

发布模型

训练作业训练完成后支持直接发布模型到模型仓库。

  1. 模型列表中,训练完成模型支持『发布』操作,点击『发布』进入发布界面
    image.png
  2. 在发布界面,完成相关配置,如下所示:
    2.1 填写下图所示基本信息。『模型类型』和『版本』由系统自动生成,不支持修改。重新发布时,『模型名称和『模型描述』会自动填充,无需再次填写。 image.png
    2.2 根据算法框架的不同,您还需要在发布界面填写响应的额外配置项信息
算法框架 额外配置项
Paddle 无
TensorFlow 模型文件格式:自定义作业支发布pb格式的模型文件到模型仓库
Pytorch 从BOS中选择源代码并输入源代码的主文件名
说明:选取的代码文件必须是当前自定义作业任务对应的代码文件
Sklearn/XGBoost 模型文件格式:支持发布pickle格式或joblib格式模型到模型仓库
模型文件:从BOS选择当前自定义作业训练输出的模型文件
说明:选取的模型文件必须是当前自定义作业任务对应的模型文件

3.发布成功后,关联模型的名称与版本会显示在训练作业的任务列表中,点击即可进入模型仓库查看模型详情。image.png

上一篇
创建训练作业
下一篇
训练作业代码示例