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”、“测试资源部署”，即用于数据处理、模型训练和在线测试的资源池和资源类型。 资源池可选“公共资源池”和“专属资源池”。 “公共资源池”：提供公共的大规模计算集群，资源按作业隔离。您可以按需选择不同的资源类型。 “专属资源池”：提供独享的计算资源，不与其他用户共享，更加高效。使用
单击已有模板操作列的“评估”。进入“评估”页面。 图1 评估应用 在“应用开发”页面，依次完成“上传模板图片”、“定义预处理”、“框选参照字段”、“框选识别区”、“训练分类器”步骤，单击“下一步”，进入“评估”页面。 图2 评估应用 评估分类器 通过上传测试图片，在线评估模型训练的模板分类器是否能正确分类模板。
怎么购买ModelArts Pro？ 目前ModelArts Pro处于公测阶段，可免费使用ModelArts Pro，只需具备华为帐号、申请公测权限、配置访问授权，即可使用ModelArts Pro各个套件。 由于ModelArts Pro服务依赖OBS服务和ModelArts服务，所以在使用ModelArts
开发应用指通过工作流指引完成自主定制AI应用的开发，使所开发的应用在特定场景下能够解决具体问题。 资源池 用于数据处理、模型训练、服务部署的资源池和资源类型，分为“公共资源池”和“专属资源池”。 “公共资源池”：提供公共的大规模计算集群，资源按作业隔离。 “专属资源池”：提供独享的计算资源，可
模型训练 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个类别的图片量不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。
本数不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。 后续操作
本数不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。 后续操作
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模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个类别的图片量不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 如果分割效果不好，建
文件放置方式请按照“单品文件夹/单品图”或者“父文件夹/单品文件夹/单品图”的组织方式。 为了保证智能标注效果，建议每个SKU，即每种类别商品的图片大于20张。一次上传文件大小不能超过10M。 后续会把SKU图片保存至OBS，需要提前创建用于存储数据的OBS桶及文件夹，且数据存储的OBS桶与ModelArts
本数不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。 后续操作
在“应用开发>服务部署”页面，工作流会根据训练的模型自动创建技能，您可以一键安装技能至HiLens Kit设备上。 技能名称：工作流自动创建技能后，生成默认技能名称。 设备类别：当前仅支持将技能安装至HiLens Kit设备上，安装技能之前，请在同一帐号同一区域的华为HiLens控制台注册HiLens Kit设备，详细操作指导请见注册HiLens
试服务，供您模拟在线测试，帮助您有效评估模型，最终获得一个满意的模型。 评估模型 部署服务 模型准备完成后，您可以部署服务，用于识别图像的类别，也可以直接调用对应的API和SDK识别。 部署服务 父主题： 通用图像分类工作流
步骤6：部署服务 “服务部署”页面，工作流会根据训练的模型自动创建技能，并显示如下默认参数。 技能名称：工作流自动创建技能后，生成默认技能名称。 设备类别：当前仅支持将技能安装至HiLens Kit设备上，安装技能之前，请在同一帐号同一区域的华为HiLens控制台注册HiLens Kit设备，详细操作指导请见注册HiLens
训练模型 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”
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