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已在“工业智能体控制台>工业AI开发>工业AI开发工作流”选择“通用图像分类工作流”新建应用，并训练模型，详情请见训练模型。 评估模型 在“模型评估”页面，您可以针对当前版本的模型进行模型评估，查看评估参数对比和详细评估，也可以模拟在线测试。 图1 评估模型 模型评估 “模型评估”下侧显示当前模型的版本、验证集数量。
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 针对当前版本的模型，经过模型评估后，如果根据业务需求，模型还需继续优化，请单击“上一步”，回到“模型训练”步骤，详细操作指导请见训练模型。
数据集输出位置 待新建的数据集存储至OBS的位置。 待新建的数据集有一个默认存储位置。如果需要修改数据集存储位置，请单击“数据集输出位置”右侧的“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”。 说明： “数据集输出位置”不能与“数据
在数据集详情页，单击“已标注”页签，在图片列表右侧，显示全部标签的信息。 批量修改：在“全部标签”区域中，单击操作列的编辑图标，然后在文本框中修改标签名称，选择标签颜色，单击“确定”完成修改。 批量删除：在“全部标签”区域中，单击操作列的删除图标，在弹出对话框中，可选择“仅删除标签
数据集输入位置 训练数据存储至OBS的位置。 单击“数据集输入位置”右侧输入框，在弹出的“数据集输入位置”对话框中，选择“OBS桶”和“文件夹”，然后单击“确定”。 选择步骤1：准备数据中提前上传数据集的OBS路径“mapro-nlp/data-in”。 数据集输出位置 待新建的数据集存储至OBS的位置。
Pro>自然语言处理套件”控制台，选择“我的工作流>通用文本分类工作流”新建应用，详细操作请见新建应用。您可以开发文本分类应用，通过训练文本分类预测模型，实现文本分类功能。 图1 文本分类流程 表1 文本分类流程说明 流程 说明 详细指导 准备数据 在使用通用文本分类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中。
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