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ModelArts与ModelArts Pro的区别 - 企业级AI应用开发专业套件 ModelArts Pro
ModelArts与ModelArts Pro的区别 ModelArts是一站式AI开发管理平台，提供领先算法技术，保证AI应用开发的高效和推理结果的准确，同时减少人力投入。ModelArts致力于底层模型专业开发、调参等。 ModelArts Pro根据预置工作流生成指定场景模
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上传数据集失败如何处理？ - 企业级AI应用开发专业套件 ModelArts Pro
保证图片质量：不能有损坏的图片；目前支持的格式包括JPG、JPEG、PNG、BMP，且单张图片大小不能超过5MB，且单次上传的图片总大小不能超过8MB。 为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖所有标签的图片。 基于已设计好的热轧钢板表面
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准备数据 - 企业级AI应用开发专业套件 ModelArts Pro
备用于模型训练的数据，上传至OBS服务中。 数据集要求 文件名规范，不能有中文，不能有+、空格、制表符。 保证图片质量：不能有损坏的图片；目前支持的格式包括jpg、jpeg、bmp、png。 为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力，数据集
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准备数据 - 企业级AI应用开发专业套件 ModelArts Pro
图片中的多个商品。 数据集要求 文件名规范，不能有中文，不能有+、空格、制表符。 保证图片质量：不能有损坏的图片；目前支持的格式包括JPG、JPEG、PNG、BMP。 为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖所有标签的图片。
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准备数据 - 企业级AI应用开发专业套件 ModelArts Pro
保证图片质量：不能有损坏的图片；目前支持的格式包括JPG、JPEG、PNG、BMP。 为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖所有材质类型的待定级图片。 为保证训练效果，需要准备至少20张待训练的图片数据，低于20张工作流
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准备数据 - 企业级AI应用开发专业套件 ModelArts Pro
、PNG、BMP。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。 为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。 数据集样本数应大于100，用于测试的已标注数据应不少于20张，样本数达1万张以上性能更优。
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准备数据 - 企业级AI应用开发专业套件 ModelArts Pro
符。 保证图片质量：不能有损坏的图片；目前支持的格式包括JPG、JPEG、PNG、BMP。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。 为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。 每一类数据尽量多，尽
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准备数据 - 企业级AI应用开发专业套件 ModelArts Pro
符。 保证图片质量，不能有损坏的图片。目前支持的格式包括JPG、JPEG、PNG、BMP。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。 为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。 每一类数据尽量多，尽
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准备数据 - 企业级AI应用开发专业套件 ModelArts Pro
划线下划线外的特殊符号。 保证图片质量：不能有损坏的图片；目前支持的格式包括JPG、JPEG、PNG、BMP。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。 为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。
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准备数据 - 企业级AI应用开发专业套件 ModelArts Pro
文件名规范，不能有中文，不能有+、空格、制表符。 保证图片质量：不能有损坏的图片；目前支持的格式包括JPG、JPEG、PNG、BMP。 为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖所有标签的图片。 基于已设计好的热轧钢板表面缺陷标签准备图片数据。每个分类标签
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视觉套件（使用零售商品识别工作流开发应用） - 企业级AI应用开发专业套件 ModelArts Pro
保证图片质量：不能有损坏的图片。 目前支持的格式包括JPG、JPEG、PNG、BMP。 训练数据集 本样例训练数据集使用未标注数据。 为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖所有商品分类的图片，即覆盖所有标签的图片。 每个分类标签
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准备数据 - 企业级AI应用开发专业套件 ModelArts Pro
文件格式要求为txt或者csv，且编码格式为“UTF-8”格式，文件大小不能超过8MB。 txt文件编码保存为“UTF-8”格式： 打开txt文件。 单击左上角的“文件”，选择“另存为”。 “编码”选择“UTF-8”格式。 csv文件编码保存为“UTF-8”格式： 右键单击csv文件，“打开方式”选择“记事本”。
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使用单模板工作流开发应用 - 企业级AI应用开发专业套件 ModelArts Pro
使用单模板工作流开发应用 ModelArts Pro的文字识别套件提供了通用单模板工作流，通过工作流指引可构建文字识别模板，识别单个板式图片中的文字，快速实现文档、票证等场景的文字识别。 本章节提供一个身份证样例，帮助您快速熟悉使用文字识别套件中的通用单模板工作流开发应用的过程。通过上传模板图片、框选参
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准备数据 - 企业级AI应用开发专业套件 ModelArts Pro
文件格式要求为txt或者csv，且编码格式为“UTF-8”格式，文件大小不能超过8MB。 txt文件编码保存为“UTF-8”格式： 打开txt文件。 单击左上角的“文件”，选择“另存为”。 “编码”选择“UTF-8”格式。 csv文件编码保存为“UTF-8”格式： 右键单击csv文件，“打开方式”选择“记事本”。
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自然语言处理套件（使用文本分类工作流开发应用） - 企业级AI应用开发专业套件 ModelArts Pro
待新建的数据集存储至OBS的位置。 单击“数据集输出位置”右侧的“修改”，在弹出的“数据集输出位置”对话框中，选择“OBS桶”和“文件夹”，然后单击“确定”。 选择步骤1：准备数据中提前创建好的输出数据集的OBS路径“mapro-nlp/data-out”。 勾选已上传的数据集。
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使用多模板工作流开发应用 - 企业级AI应用开发专业套件 ModelArts Pro
单击“上传图片”区域，上传提前在本地准备好的用于制作模板的图片。 单击上传图片右侧的，更改模板名称为“增值税”。 图7 上传模板图片 单击右下角的“下一步”。 进入“应用开发>定义预处理”页面。 步骤4：定义预处理 在“应用开发>定义预处理”页面，单击“选择预处理逻辑”的自动旋转，快速处理当前模板的方向。 也可
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调用API和SDK - 企业级AI应用开发专业套件 ModelArts Pro
别用户的身份，通过SK对请求数据进行签名验证，用于确保请求的机密性、完整性和请求者身份的正确性。 登录访问密钥页面，依据界面操作指引，获取AK、SK。下载得到的访问密钥为credentials.csv文件，文件中的B列和C列分别是AK、SK信息。 图4 新增访问密钥 图5 AKSK文件
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HiLens套件（使用HiLens安全帽检测技能开发可训练技能） - 企业级AI应用开发专业套件 ModelArts Pro
创建名称为“training-data-in”的文件夹用于存放训练数据集。 创建名称为“training-data-out”的文件夹用于存放输出的数据集。 创建OBS桶和文件夹的操作指导请参见创建桶和新建文件夹。为保证数据能正常访问，请务必保证创建的OBS桶与ModelArts Pro服务在同一区域。
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标注数据 - 企业级AI应用开发专业套件 ModelArts Pro
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“数据
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