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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服务中。 设计实体标签 首先需要确定好文本实体的标签,即希望抽取出文本的一种结果。例如“时间”、“地点”、“人物”等。 数据集要求 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。
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,如准确率、召回率等,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“第二
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”。
零售商品识别工作流 工作流介绍 准备数据 选择数据 创建SKU 自动标注数据 训练模型 评估模型 部署服务 父主题: 视觉套件
通用图像分类工作流 工作流介绍 新建应用 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
进入评估应用页面 登录“ModelArts Pro>文字识别套件”控制台,默认进入“应用开发>工作台”页面。在“我的应用”页签下,选择应用并单击操作列的“查看”,进入应用详情页,可从“应用资产”和“应用开发”两个页签进入评估模板页面。 在“应用资产”页面,默认进入“分类器列表”页签,单击
前提条件 已在文字识别套件控制台选择“通用单模板工作流”新建应用,并框选参照字段,详情请见框选参照字段。 操作步骤 图1 框选识别区 在“应用开发>框选识别区”页面,通过单击左上方操作图标,调整模板图片到合适大小。 单击框选操作图标,单击待识别文字的左上角,移动鼠标框选识别区,使得矩形框覆盖待识别的文字。
已在文字识别套件控制台选择“多模板分类工作流”新建应用,并框选参照字段,详情请见框选参照字段。 操作步骤 图1 多模板框选识别区 在“应用开发>框选参照字段”页面上方或者“选择模板”下拉框中选择模板,对每个模板图片进行预处理。 单击左上方操作图标,调整当前模板图片到合适大小。 单
进入应用开发页面 登录“ModelArts Pro>文字识别套件”控制台。 默认进入“应用开发>工作台”页面。 在“我的应用”页签下,选择应用并单击“操作”列的“查看”。 进入“应用资产”页面。 图1 进入应用资产 单击“创建分类器”。 进入“应用开发”页面,开始开发应用。 图2
模板情况下正确分类测试图片的模板,并且能正确识别测试图片中的识别区文字。 评估应用 部署服务 模板图片评估后,可以部署模板至文字识别开发套件中,开发属于自己的文字识别应用,此应用用于识别自己所上传的多模板样式的图片。 部署服务 父主题: 多模板分类工作流
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 已在自然语言处理
进入应用开发页面 登录“ModelArts Pro>文字识别套件”控制台。 默认进入“应用开发>工作台”页面。 在“我的应用”页签下,选择应用并单击“操作”列的“查看”。 进入“应用资产”页面。 单击“创建模板”。 进入“应用开发”页面,开始开发应用。 图1 应用开发 上传模板图片
的准确性。 前提条件 已在文字识别套件控制台选择“通用单模板工作流”新建应用,并上传模板图片,详情请见上传模板图片。 定义预处理 在“应用开发>定义预处理”页面,您可以“选择预处理逻辑”快速处理图片,也可以按左上角操作指标调整图片。 图1 定义预处理 右侧“选择预处理逻辑”区域勾
的准确性。 前提条件 已在文字识别套件控制台选择“多模板分类工作流”新建应用,并上传模板图片,详情请见上传模板图片。 定义预处理 在“应用开发>定义预处理”页面上方或者“选择模板”下拉框中选择模板,对每个模板图片进行预处理。 图1 多模板定义预处理 在右侧“选择预处理逻辑”区域勾
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”。
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“
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 模型训练完成后,单击“下一步”,进入应用开发的“模型评估”步骤,详细操作指引请参见评估模型。 父主题: 通用实体抽取工作流
通用实体抽取工作流 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
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”。
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。