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设置服务自动停止的时间，在线服务运行状态在所选的时间点后自动停止，同时在线服务也停止计费。 部署成功后，页面显示“服务部署成功”。 单击“查看应用监控”，可进入“应用监控”页面，查看应用的基本信息、历史版本和调用指南。
进行自动旋转、去印章等预处理。 添加已有模板 单击“添加已有模板”，进入“添加已有模板”页签。 单击“添加已有模板”，弹出“添加已有模板”对话框。 对话框中仅显示已发布的模板。 图5 添加已有模板 在对话框中勾选已有模板，单击“确定”。 图6 添加已有模板 父主题： 多模板分类工作流
注对象可添加多个标签。 以此类推，不断选中标注对象，并为其添加标签。 图2 文本分类标注 当所有的标注对象都已完成标注，单击页面下方“保存当前页”完成“未标注”列表的文本标注。 添加标签 在“未标注”页签添加：单击页面中标签集右侧的加号，然后在弹出的“新增标签”页中，添加标签名称
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”。 添加标签集 当上传的数据集状态为“未标注数据集”，需要添加标签名称。 单击文本框下方的添加标签。 鼠标移至文本框，单击文本框右侧的删除标签。 新建训练数据集后，勾选当前应用开发所需的训练数据集。
“模型评估”下侧显示当前模型的版本、验证集数量。 评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参数值，包括“精准率”、“召回率”。您可以在上方单击“添加对比版本”，在 “添加对比版本”下拉框选择之前已经训练完成的数据进行对比。 详细评估 “详细评估”下方显示各个标签下准确率，即对应标签下预测正确的样本
一路径，且不能是“数据集输入位置”的子目录。“数据集输出位置”建议选择一个空目录。 添加标签集 添加标签名称，选择标签颜色。 在文本框中输入标签名称，在右侧单击选择标签颜色。 单击文本框下方的添加标签。 鼠标移至文本框，单击文本框右侧的删除标签。 新建数据集后，单击数据集操作列的
评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参数值，包括“精准率”、“召回率”、“F1值”。您可以在上方单击选择“评估范围”，单击“添加对比版本”。 详细评估 “详细评估”下方显示各个标签下的样品数量比例，单击各标签，右侧可查看该标签识别错误的图片。 后续操作 针对当前版本
评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参数值，包括“精准率”、“召回率”、“F1值”。您可以在上方单击选择“评估范围”，单击“添加对比版本”。 详细评估 “详细评估”下方显示各个标签下的样品数量比例，单击各标签，右侧可查看该标签识别错误的图片。 后续操作 针对当前版本
评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参数值，包括“精准率”、“召回率”、“F1值”。您可以在上方单击选择“评估范围”，单击“添加对比版本”。 详细评估 “详细评估”下方显示各个标签下正确率，即对应标签下预测正确的样本数占该标签下样本总数比例，单击各标签，右侧可查看该标签识别错误的图片。
评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参数值，包括“精准率”、“召回率”、“F1值”。您可以在上方单击选择“评估范围”，单击“添加对比版本”。 详细评估 “详细评估”下方显示各个标签下正确率，即对应标签下预测正确的样本数占该标签下样本总数比例，单击各标签，右侧可查看该标签识别错误的图片。
评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参数值，包括“精准率”、“召回率”、“F1值”。您可以在上方单击选择“评估范围”，单击“添加对比版本”。 详细评估 “详细评估”下方显示各个标签下正确率，即对应标签下预测正确的样本数占该标签下样本总数比例，单击各标签，右侧可查看该标签识别错误的图片。
部署服务 模型准备完成后，您可以在“服务部署”步骤，快速创建技能，并一键安装技能至端侧设备。也可以进入HiLens Studio自动创建技能，进一步调试技能。 前提条件 已在ModelArts Pro控制台选择“HiLens安全帽检测”可训练模板新建技能，并评估模型，详情请见评估模型。
部署服务 评估模板应用后，就可以部署模板应用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模板样式的图片。 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，并完成评估模板步骤，详情请见评估应用。 操作步骤 在“应用开发>部署”页面完
部署服务 评估模板应用后，就可以部署多模板应用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图片属于哪种模板以及识别图片中的文字。 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”新建应用，并完成评估模板步骤，详情请见评估应用。 操作步骤 在
置”建议选择一个空目录。 新建训练数据集后，勾选当前应用开发所需的训练数据集。 由于模型训练过程需要有标签的数据，针对已上传的数据集，手动添加或修改标签。 单击数据集操作列的“标注”，进入数据集概览页单击右上角的“开始标注”，在“数据标注”页面手动标注数据。 导入数据集 在“数据选择”页面，单击“导入数据集”。
置”建议选择一个空目录。 新建训练数据集后，勾选当前应用开发所需的训练数据集。 由于模型训练过程需要有标签的数据，针对已上传的数据集，手动添加或修改标签。 单击数据集操作列的“标注”，进入数据集概览页单击右上角的“开始标注”，在“数据标注”页面手动标注数据。 导入数据集 在“数据选择”页面，单击“导入数据集”。
一路径，且不能是“数据集输入位置”的子目录。“数据集输出位置”建议选择一个空目录。 添加标签集 添加标签名称，选择标签颜色。 在文本框中输入标签名称，在右侧单击选择标签颜色。 单击文本框下方的添加标签。 鼠标移至文本框，单击文本框右侧的删除标签。 新建数据集后，勾选当前应用开发所需的训练数据集。
、验证集数量。 “整体评估”右侧显示当前模型的评估参数值，包括“精准率”、“召回率”、“F1值”。您可以在上方单击选择“评估范围”，单击“添加对比版本”。 图1 整体评估 详细评估 在“模型评估”页面，您可以搜索查看测试集中数据模型预测结果。 “详细评估”左侧在搜索框中搜索标签，
、验证集数量。 “整体评估”右侧显示当前模型的评估参数值，包括“精准率”、“召回率”、“F1值”。您可以在上方单击选择“评估范围”，单击“添加对比版本”。 图1 整体评估 详细评估 在“模型评估”页面，您可以搜索查看测试集中数据模型预测结果。 “详细评估”左侧在搜索框中搜索标签，
置”建议选择一个空目录。 新建训练数据集后，勾选当前应用开发所需的训练数据集。 由于模型训练过程需要有标签的数据，针对已上传的数据集，手动添加或修改标签。详情请见创建标注任务。 导入已有数据集 在“数据选择”页面，单击“导入数据集”。 弹出“导入数据集”对话框。 “导入数据集”对
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