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试资源部署”,即用于数据处理、模型训练和在线测试的资源池和资源类型。 资源池可选“公共资源池”和“专属资源池”。 “公共资源池”:提供公共的大规模计算集群,资源按作业隔离。您可以按需选择不同的资源类型。 “专属资源池”:提供独享的计算资源,不与其他用户共享,更加高效。使用专属资源
待新建的数据集存储至OBS的位置。 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”。 选择步骤1:准备数据中提前创建好的输出数据集的OBS路径“mapro-nlp/data-out”。 勾选已上传的数据集。
模型训练的数据,上传至OBS中。 准备数据 选择数据 在使用通用文本分类工作流开发应用时,您需要新建或导入训练数据集,后续训练模型操作是基于您选择的训练数据集。 选择数据 标注数据(可选) 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。
针对场景领域提供预训练模型,分类准确率高。 提供完善的文本处理能力,支持多种数据格式内容,适配不同场景的业务数据。 可根据使用过程中的反馈持续优化模型。 通用实体抽取工作流 功能介绍 支持自主上传文本数据,构建高精度实体抽取模型,适配不同行业场景的业务数据,快速获得定制服务。 适用场景 知
行业场景的业务数据,快速获得定制服务。 适用场景 知识图谱、文本理解、智能问答、舆情分析等实体抽取场景。 优势 针对多场景领域提供预训练模型,支持抽取文本中的实体,分类准确率高。 提供完善的文本处理能力,支持多种数据格式内容,适配不同场景的业务数据。 可根据使用过程中的反馈持续优化模型。
并查看训练的模型准确率和误差的变化。 训练模型 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。 评估结果包括一些常用的指标,如精准率、召回率、F1值等,并且同时启动一个在线测试服务,供您模拟在线测试,帮助您有效评估模型,最终获得一个满意的模型。 评估模型
待新建的数据集名称。 描述 数据集简要描述。 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”。 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
工作流简介 观察云的外部形状,即云的外形特征、结构特点和云底高度,对预测天气变化有重要的影响。ModelArts Pro提供云状识别工作流,为您提供高精度的云状识别算法,通过云的外部形状预测天气变化。 功能介绍 支持上传多种云状图数据,构建云状的识别模型,用于高精度识别云的外部形状,进而用于气象预测工作。
并查看训练的模型准确率和误差的变化。 训练模型 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。 评估结果包括一些常用的指标,如精准率、召回率、F1值等,并且同时启动一个在线测试服务,供您模拟在线测试,帮助您有效评估模型,最终获得一个满意的模型。 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。 评估模型 部署服务 模型准备完成后,您可以部署服务,用于分类自己所上传的文字内容,也可直接调用对应的API。 部署服务 父主题: 多语种文本分类工作流
并查看训练的模型准确率和误差的变化。 训练模型 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。 评估结果包括一些常用的指标,如精准率、召回率、F1值等,并且同时启动一个在线测试服务,供您模拟在线测试,帮助您有效评估模型,最终获得一个满意的模型。 评估模型
保证图片质量:不能有损坏的图片。 目前支持的格式包括JPG、JPEG、PNG、BMP。 训练数据集 本样例训练数据集使用未标注数据。 为了保证模型的预测准确度,训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力,数据集尽量覆盖所有商品分类的图片,即覆盖所有标签的图片。 每个分类标签
并查看训练的模型准确率和误差的变化。 训练模型 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。 评估结果包括一些常用的指标,如精准率、召回率、F1值等,并且同时启动一个在线测试服务,供您模拟在线测试,帮助您有效评估模型,最终获得一个满意的模型。 评估模型
创建名称为“training-data-in”的文件夹用于存放训练数据集。 创建名称为“training-data-out”的文件夹用于存放输出的数据集。 创建OBS桶和文件夹的操作指导请参见创建桶和新建文件夹。为保证数据能正常访问,请务必保证创建的OBS桶与ModelArts Pro服务在同一区域。
在商品识别场景下,如果上传的数据包含未标注数据,您需要创建SKU,即商品各类单品的图片,方便后续针对数据集中的数据进行自动标注。 如果数据集是已标注数据,您可以选择不创建SKU,直接执行下一步。 创建SKU 标注数据 针对已经选择的数据和SKU,在应用开发的“数据标注”页面,ModelArts
not subscribed. 处理步骤 子账号(IAM用户)需要联系主账户授予使用OCR服务的权限。为IAM用户授权过程请参见为IAM用户分配权限、IAM用户登录并验证权限。 授权时,子账号所在的用户组,需要设置为OCR FullAccess权限。 图1 用户组权限 授权后,子账号登录自定义OCR(ModelArts
Browser+是一个比较常用的图形化工具,支持完善的桶管理和对象管理操作。推荐使用此工具创建桶或上传对象。obsutil是一款用于访问管理OBS的命令行工具,对于熟悉命令行程序的用户,obsutil是执行批量处理、自动化任务较好的选择。 如果您的业务环境需要通过API或SDK执
支持换行。 基于已设计好的分类标签准备文本数据。每个分类标签需要准备5个及以上数据,为了训练出效果较好的模型,建议每个分类标签准备100个以上的数据。 针对未标注数据,将待标注的内容放在一个文本文件内,通用文本分类工作流仅支持中文文本内容的分类,其他语种的文本分类请使用多语种文本分类工作流。
文本数据至少包含2个及以上的标签。每个分类标签需要准备5个及以上数据,为了训练出效果较好的模型,建议每个分类标签准备100个以上的数据。 多语种文本分类工作流仅支持对单语种的文本分类,当前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、阿拉伯语等。暂不支持对同一文本中含多语种的文本进行分类训练。
Browser+是一个比较常用的图形化工具,支持完善的桶管理和对象管理操作。推荐使用此工具创建桶或上传对象。obsutil是一款用于访问管理OBS的命令行工具,对于熟悉命令行程序的用户,obsutil是执行批量处理、自动化任务较好的选择。 如果您的业务环境需要通过API或SDK执