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进入应用详情页,默认进入“应用开发”页签。 单击“应用资产”,在“应用资产”页签下,选择数据集,单击“管理”。 进入“数据集管理”页面。 图1 数据集管理 在数据集管理页面右上角单击“发布”。 在“发布新版本”弹出框中,填写发布数据集的相关参数,然后单击“确定”。 表1 发布数据集的参数说明
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。 选择已新建的应用名称,单击“操作”列的“查看”。 进入“应用总览”页面。
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>自然语言处理套件”控制台。 默认进入“应用开发>工作台”页面。 选择已新建的应用名称,单击“操作”列的“查看”。
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>自然语言处理套件”控制台。 默认进入“应用开发>工作台”页面。 选择已新建的应用名称,单击“操作”列的“查看”。
件夹。为保证数据能正常访问,请务必确保创建的OBS桶与ModelArts Pro服务在同一区域。 参考上传文件,使用单个文件上传方式将本地准备的训练数据“test.txt”文件上传至OBS路径“mapro-nlp/data-in”下。 步骤2:新建应用 登录ModelArts P
HiLens套件 行业套件介绍 新建可训练技能 HiLens安全帽检测技能 更新应用版本 查看应用详情 删除技能
文字识别套件 行业套件介绍 新建应用 通用单模板工作流 多模板分类工作流 调用API和SDK 查看应用详情 删除应用
自然语言处理套件 行业套件介绍 新建应用 通用文本分类工作流 多语种文本分类工作流 通用实体抽取工作流 更新应用版本 查看应用详情 监控应用 删除应用
云状识别工作流 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: 视觉套件
提升视觉AI开发效率。 预置工作流 视觉套件提供了预置工作流,覆盖多种场景,支持自主上传训练数据和配置参数,自主构建和升级高精度识别模型。用户自定义模型精度高,识别速度快。 零售商品识别工作流 自主构建高精度的商品识别算法,帮助提高商品新品上线效率,提升消费者体验。 热轧钢板表面缺陷检测工作流
HiLens安全帽检测技能 可训练技能模板介绍 准备数据 选择数据 训练模型 评估模型 部署服务 父主题: HiLens套件
Browser+或obsutil工具上传。OBS Browser+是一个比较常用的图形化工具,支持完善的桶管理和对象管理操作。推荐使用此工具创建桶或上传对象。obsutil是一款用于访问管理OBS的命令行工具,对于熟悉命令行程序的用户,obsutil是执行批量处理、自动化任务较好的选择。 如果您的业务环境需要
单模板工作流开发应用的过程。通过上传模板图片、框选参照字段和识别区,自动训练并生成文字识别模型,并将生成的模型部署为在线服务。部署完成后,用户可通过在线服务识别身份证模板中的文字。 首先,请仔细阅读准备工作罗列的要求,提前完成准备工作。使用通用单模板工作流开发应用的步骤如下所示:
评估模型 训练得到模型之后,整个开发过程还不算结束,需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型,需要反复的调整算法、数据,不断评估训练生成的模型。 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 已在视觉套件控制台选
刹车盘识别工作流 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: 视觉套件
无监督车牌检测工作流 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: 视觉套件
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准确率和误差变化。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“云状识别工作流”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
训练模型 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,用于训练安全帽检测模型。 前提条件 已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 Pro在同一区域,详情请见创建OBS桶。 已在ModelArts Pro控制台选择“HiL
评估模型 训练得到模型之后,整个开发过程还不算结束,需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型,需要反复的调整算法参数、数据,不断评估训练生成的模型。 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ModelArts
通用单模板工作流 通过构建文字识别模板,识别单个板式图片中的文字,提供高精度的文字识别模型,保证结构化信息提取精度。 多模板分类工作流 支持用户自定义多个文字识别模板,通过模型训练,自动识别图片所需使用的模板,从而支持从大量不同板式图像中提取结构化信息。 详细介绍请见产品介绍>文字识别套件。