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迁移效果校验 在pipeline适配完成后，需要验证适配后的效果是否满足要求，通过对比原始onnx pipeline的最终输出结果确认迁移效果。如果精度和性能都没有问题，则代表迁移完成。 对比图片生成效果 在CPU上推理onnx，将原始onnx和适配完成的MindSpore Lite
能确保基本交互操作，但在视觉、交互效果上可能存在兼容性问题。 表2 移动端浏览器兼容性一览表 浏览器类型 版本 操作系统 兼容性 Chrome L3 Android 完全兼容。 Safari L3 IOS 完全兼容。 UC浏览器 L3 Android 完全兼容。 QQ浏览器 L3 Android 完全兼容。
使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 该案例是使用华为云一站式AI开发平台ModelArts的新版“自动学习”功能，基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产，让零AI基础的开发者完成“物体检测”的AI模型的训练和部署。依据开发者提供的标注
使用自动学习实现物体检测 准备物体检测数据 创建物体检测项目 标注物体检测数据 训练物体检测模型 部署物体检测服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发
使用自动学习实现图像分类 准备图像分类数据 创建图像分类项目 标注图像分类数据 训练图像分类模型 部署图像分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发
高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练会注册一个新的模型一个版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。 父主题： 使用自动学习实现物体检测
较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练会注册一个新的模型版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。 父主题： 使用自动学习实现图像分类
使用自动学习实现文本分类 准备文本分类数据 创建文本分类项目 标注文本分类数据 训练文本分类模型 部署文本分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发
使用自动学习实现预测分析 准备预测分析数据 创建预测分析项目 训练预测分析模型 部署预测分析服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发
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。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。 每一类数据尽量多，尽量均衡。期望获得良好效果，图像分类项目中，至少有两种以上的分类，每种分类的样本不少于20张。 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
当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练生成一个版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。 父主题： 使用自动学习实现文本分类
训练完成后，您可以在预测分析节点中单击查看训练详情，如“标签列”和“标签列数据类型”、“准确率”、“评估结果”等。 该示例为二分类的离散型数值，评估效果参数说明请参见表1。 不同类型标签列数据产生的评估结果说明请参见评估结果说明。 图1 模型评估报告 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训
张。 创建数据集 数据准备完成后，需要创建相应项目支持的类型的数据集，具体操作请参考创建ModelArts数据集。 父主题： 使用自动学习实现物体检测
完成数据的确认之后，返回新版自动学习的页面，在数据标注节点单击“继续运行”，工作流将会继续依次运行直到所有节点运行成功。 图4 继续运行 父主题： 使用自动学习实现文本分类
如果需要继续使用此服务，可单击“启动”恢复。 如果您启用了自动停止功能，服务将在指定时间后自动停止，不再产生费用。 父主题： 使用自动学习实现预测分析
使用自动学习实现声音分类 准备声音分类数据 创建声音分类项目 标注声音分类数据 训练声音分类模型 部署声音分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发
hema信息中的“列名”为attr_1、attr_2、……、attr_n，其中attr_n为最后一列，代表预测列。 父主题： 使用自动学习实现预测分析
较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练会注册一个新的模型版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。 父主题： 使用自动学习实现声音分类
完成数据的确认之后，返回新版自动学习的页面，在数据标注节点单击“继续运行”，工作流将会继续依次运行直到所有节点运行成功。 图3 继续运行 父主题： 使用自动学习实现声音分类
流程定义与重定义：以流水线作为承载项，用户能快速定义AI项目，实现训练+推理上线的工作流设计。 资源分配：支持账号管理机制给流水线中的参与人员（包含开发者和运维人员）分配相应的资源配额与权限，并查看相应的资源使用情况等。 时间安排：围绕子流水线配置相应的子任务安排，并加以通知机制，实现流程执行过程之间配合的运转高效管理。
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