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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
热轧钢板表面缺陷检测工作流 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
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
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
多语种文本分类工作流 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
评估应用 训练模板分类模型后，需要对模板分类器和模板图片进行评估和考察。您可以通过上传测试图片，在线评估模板分类情况和模板的文字识别情况，保证能在多个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。 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”
标签信息。 修改标注 当数据完成标注后，您还可以进入已标注页签，对已标注的数据进行修改。 基于文本修改 在数据集详情页，单击“已标注”页签，然后在文本列表中选中待修改的文本。 在文本列表中，单击文本，当文本背景变为蓝色时，表示已选择。当文本有多个标签时，可以单击文本标签上方的删除单个标签。
文字识别套件 文字识别套件基于丰富的文字识别算法和行业知识积累，帮助客户快速构建满足不同业务场景需求的文字识别服务，实现多种版式图像的文字信息结构化提取。 文字识别套件当前提供了单模板工作流和多模板工作流，自主构建文字识别模板，识别模板图片中的文字，提供高精度的文字识别模型，保证结构化信息提取精度。
ModelArts Pro的应用场景和用户群体 ModelArts Pro基于华为云的先进算法和快速训练能力，提供预置工作流和模型。用户可以使用ModelArts Pro套件中特定行业场景的预置行业工作流，满足快速定制的需求，快速进行应用开发。 当前ModelArts Pro开放
什么是ModelArts Pro ModelArts Pro是为企业级AI应用打造的专业开发套件。基于华为云的先进算法和快速训练能力，提供预置工作流和模型，提升企业AI应用的开发效率，降低开发难度。同时，支持客户自主进行工作流编排，快速实现应用的开发、共享和发布，共建开放生态，实现普惠行业AI落地。ModelArts
Pro在同一区域，详情请见创建OBS桶。 已在视觉套件控制台选择“零售商品识别工作流”新建应用，并选择训练数据集，详情请见选择数据。 如果您选择的数据集均为已标注数据，可不用创建SKU，直接单击“下一步”，进入“数据标注”步骤，自动标注数据。 新建SKU 当一次性上传一个SKU，即一种类别的商品时
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“工业智能体控制台>工业
工作流介绍 工作流简介 功能介绍 支持构建文字识别模板，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。 适用场景 用户认证识别 识别证件中关键信息，节省人工录入，提升效率，降低用户实名认证成本，准确快速便捷。 快递单自动填写 识别图片中联系人信息并自动填写快递单，减少人工输入。
与其他云服务的关系 ModelArts Pro与周边服务的依赖关系如图1所示。 图1 ModelArts Pro与其他服务的关系 与统一身份认证服务的关系 ModelArts Pro使用统一身份认证服务（Identity and Access Management，简称IAM）实
进入套件”。 进入自然语言处理套件控制台。 在左侧导航栏选择“应用开发>工作台”。 默认进入“我的应用”页签。 在“我的应用”页签下，选择已创建的应用，单击操作列的“查看”。 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”。
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
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
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
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。往往不能一次性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
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
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