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发>工业AI开发工作流”新建应用，详细操作请见新建应用。您可以开发通用图像分类模型，自主上传数据训练模型，实现图像分类功能。 图1 通用图像分类工作流流程 表1 通用图像分类工作流说明 流程 说明 详细指导 准备数据 在使用通用图像分类工作流开发应用之前，您需要提前准备用于模型训练的数据，上传至OBS中。
件夹，且数据存储的OBS桶与ModelArts Pro在同一区域，详情请见创建OBS桶。 已在视觉套件控制台选择“零售商品识别工作流”新建应用，并选择训练数据集，详情请见选择数据。 如果您选择的数据集均为已标注数据，可不用创建SKU，直接单击“下一步”，进入“数据标注”步骤，自动标注数据。
所选的时间点后自动停止，同时在线服务也停止计费。 部署成功后，页面显示“服务部署成功”，您可以单击“查看应用监控”，进入“应用监控”页面，监控应用的相关信息，详情请见监控应用。 父主题： 零售商品识别工作流
一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在自然语言处理套件控制台选择“通用实体抽取工作流”新建应用，并训练模型，详情请见训练模型。 整体评估 在“模型评估”页面，您可以针对当前版本的模型进行整体评估。 “整体评估”左侧显示当前模型的标签
流”新建应用，详情请见新建应用。 已准备数据并上传至OBS，详情请见准备数据。 进入应用开发页面 方式一：首次进入 基于预置工作流新建应用后，直接进入“应用开发”v1版本页面。 方式二：新建应用后进入 登录“ModelArts Pro>视觉套件”控制台。 默认进入“应用开发>工作台”页面。
针对已标注完成的训练数据，开始训练模型，您可以查看训练的模型交并比和误差变化。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“第二相面积含量测定工作流”新建应用，并已执行完“数据标注”步骤，详情请见标注数据。 训练模型 在“模型训练”页面配置训练参数，开始训练模型。 在“参数配置”填写“最大训练轮
标注数据 由于模型训练过程需要大量有标签的数据，如果开发应用时，上传的训练数据集是未标注的，需要对数据集中的数据进行标注。 针对文本分类场景，是对文本的内容按照标签进行分类处理，标签名是由中文、大小写字母、数字、中划线或下划线组成，且不超过32位的字符串。 进入数据标注页面 在“
准备数据 在使用通用文本分类工作流开发应用之前，您需要提前准备用于模型训练的数据，上传至OBS服务中。 设计分类标签 首先需要确定好文本分类的标签，即希望识别出文本的一种结果。例如分类用户对商品的评论，则可以以“positive”、“neutral”、“negative”等作为用
作流>通用实体抽取工作流”新建应用，详细操作请见新建应用。您可以开发实体抽取应用，通过训练实体抽取模型，实现从文本中抽取实体的功能。 图1 通用实体抽取流程 表1 通用实体抽取流程说明 流程 说明 详细指导 准备数据 在使用通用实体抽取工作流开发应用之前，您需要提前准备用于模型训练的数据，上传至OBS中。
选择训练数据后，基于已标注的训练数据，选择预训练模型、配置参数，用于训练文本分类模型。 前提条件 已在自然语言处理套件控制台选择“通用文本分类工作流”新建应用，并选择训练数据集，详情请见选择数据。 训练模型 图1 模型训练 在“模型训练”页面，勾选模型训练所使用的“预训练模型”，并配置训练参数，开始训练模型。
一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在自然语言处理套件控制台选择“通用文本分类工作流”新建应用，并训练模型，详情请见训练模型。 整体评估 在“模型评估”页面，您可以针对当前版本的模型进行整体评估。 “整体评估”左侧显示当前模型的版本、标签数量、验证集数量。
所选的时间点后自动停止，同时在线服务也停止计费。 部署成功后，页面显示“服务部署成功”，您可以单击“查看应用监控”，进入“应用监控”页面，监控应用的相关信息，详情请见监控应用。 父主题： 热轧钢板表面缺陷检测工作流
多语种文本分类工作流 工作流介绍 准备数据 选择数据 训练模型 评估模型 部署服务 父主题： 自然语言处理套件
作流”新建应用，详细操作请见新建应用。您可以在零售场景下开发商品识别模型，自主上传数据训练模型，实现商品识别功能，提高商品新品上线效率，提升消费者体验。 图1 商品识别工作流流程 表1 商品识别工作流说明 流程 说明 详细指导 准备数据 在使用零售商品识别工作流开发应用之前，您需
流”新建应用，详情请见新建应用。 已准备数据并上传至OBS，详情请见准备数据。 进入应用开发页面 方式一：首次进入 基于预置工作流新建应用后，直接进入“应用开发”v1版本页面。 方式二：新建应用后进入 登录“ModelArts Pro>视觉套件”控制台。 默认进入“应用开发>工作台”页面。
针对已标注完成的训练数据，开始训练模型，您可以查看训练的模型准确率和误差变化。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“热轧钢板表面缺陷检测工作流”新建应用，并已执行完“数据选择”步骤，详情请见选择数据。 训练模型 在“模型训练”页面，单击“开始训练”。 模型训练一般需要运行一段时间，等模型训
一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“热轧钢板表面缺陷检测工作流”新建应用，并训练模型，详情请见训练模型。 评估模型 在“模型评估”页面，您可以针对当前版本的模型进行模型评估，查看评估参数对比和详细评估，也可以模拟在线测试。
准备数据 在使用热轧钢板表面缺陷检测工作流开发应用之前，您需要提前准备用于模型训练的数据，上传至OBS服务中。 设计钢板标签 首先需要考虑好热轧钢板表面缺陷的类型标签，即能识别出热轧钢板表面的缺陷类型。例如以“scratch”、“scar”、“pit”等作为热轧钢板表面缺陷的类型。
设置服务自动停止的时间，在线服务运行状态在所选的时间点后自动停止，同时在线服务也停止计费。 部署成功后，页面显示“服务部署成功”。您可以单击“查看应用监控”，进入应用监控页面查看监控信息，详情请见监控应用。 父主题： 通用实体抽取工作流
模型精度高，识别速度快；更新模型简便。 工作流流程 在“ModelArts Pro>视觉套件”控制台选择“我的工作流>热轧钢板表面缺陷检测工作流”新建应用，详细操作请见新建应用。您可以在汽车制造、电器制造场景下开发热轧钢板表面缺陷检测模型，自主上传数据训练模型，实现缺陷类型识别功能。 图1 热轧钢板表面缺陷检测工作流流程
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