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工作流介绍 工作流简介 功能介绍 支持上传通用的图像分类数据,构建图像分类模型,快速、准确的对图像进行分类。 支持一键部署模型和技能到边缘设备Atlas 500,并在华为HiLens平台上进行模型管理和技能管理。 适用场景 通用图像分类场景。 优势 模型精度高,识别速度快;更新模型简便。
新建可训练技能 本章节介绍使用可训练技能模板新建技能。使用可训练技能模板新建技能,可自主上传数据训练模型,并快速创建技能,一键部署至端侧设备。 前提条件 保证华为云帐号不欠费。在ModelArts Pro控制台开发应用时,会占用OBS资源,需要收取一定费用,收费规则请参见OBS价格详情。
工作流介绍 工作流简介 相是指成分和组织均匀统一的物质部分,金属材料中,一般除了基体相外,还会存在许多的第二相。而第二相对整个金属材料的影响也是巨大的。在钢铁或其下游企业,常需要对钢铁显微成像的金相图片第二相面积含量进行测定。ModelArts Pro提供第二相面积含量测定工作流
工作流介绍 工作流简介 在钢铁厂中,钢板的材质、热处理工艺以及使用环境等外界因素均会影响钢板的使用寿命,而这些外界因素导致钢板缺陷。研究钢板表面的缺陷类型对钢板的使用寿命至关重要,ModelArts Pro提供热轧钢板表面缺陷检测工作流,提供高精度钢板表面缺陷识别算法,提高钢板表面缺陷检测场景上线效率。
常用概念 应用开发套件 应用开发套件指ModelArts Pro为企业级AI应用打造的专业开发套件,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,通过工作流指引能够快速开发AI应用,解决具体行业场景问题。 ModelArts Pro应用开发套件包括自然语言处理套件
工作流介绍 工作流简介 超市、零售商店等场景下,商品种类更新速度快,商品识别技术会提升商品优化和运营效率。ModelArts Pro提供零售商品识别工作流,为您提供高精度的商品识别算法,提高零售商品新品上线效率。 功能介绍 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。
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
框选识别区 在文字识别过程中,需要确定图片中识别的文字位置,这就需要在图片模板中框选识别区。 识别区指图片中待识别的文字位置。所有需要识别的图片中都会包含此识别区的字段,且位置固定不变,因此模型可以通过识别区找到需要识别内容的位置。 前提条件 已在文字识别套件控制台选择“多模板分
工作流介绍 工作流介绍 功能介绍 支持自主上传多语种文本数据,构建高精度文本分类预测模型,此工作流支持文本分类的语种包括英语、法语、德语、西班牙语、葡萄牙语、阿拉伯语,支持单标签分类和多标签分类。 适用场景 智能问答、舆情分析、内容推荐等场景。 优势 针对场景领域提供预训练模型,分类准确率高。
更新应用版本 在模型构建过程中,您可能需要根据训练结果,不停的调整数据、训练参数或模型,以获得一个满意的模型。 因此您可以修改模型的配置信息以匹配业务变化。每修改一次,更新成一个版本,不同的作业版本之间,能快速进行对比,获得对比结果。 前提条件 已在HiLens套件控制台选择“H
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
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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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
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