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根据返回的错误码及错误信息解决问题，具体的错误码说明请见表1。 表1 API调用指导 行业套件 调用API方法 错误码 文字识别套件 OCR_API参考 OCR错误码 自然语言处理套件 NLP_API参考 NLP错误码 视觉套件 Image_API参考 Image错误码
计算节点个数”。 图2 历史版本 查看调用指南 在“应用监控”页面，您可以查看调用应用API的信息。如何调用API请参考API参考，错误码请参考错误码。 图3 调用指南 父主题： 视觉套件
计算节点个数”。 图4 历史版本 查看调用指南 在“应用监控”页面，您可以查看调用应用API的信息。如何调用API请参考API参考，错误码请参见错误码。 图5 调用指南 父主题： 自然语言处理套件
管理设备 在HiLens部署的应用，在开发并部署服务后，您可以管理设备上的应用，包括部署服务到新设备、启用/停止应用、卸载应用、升级应用版本等操作。 前提条件 已使用工作流开发并部署服务到华为HiLens。 进入设备管理页面 登录ModelArts Pro管理控制台，单击“视觉套件”卡片的“进入套件”。
对比，获得对比结果。 前提条件 已在视觉套件控制台选择预置工作流新建应用，详情请见新建应用。 更新应用版本 登录ModelArts Pro管理控制台，单击“视觉套件”卡片的“进入套件”。 进入视觉套件控制台。 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
信息提取精度。 支持开发属于自己的文字识别应用，服务自动生成“API URI”，您可以调用当前模板服务。调用方式请见API调用指南。错误码请参见错误码。 通用单模板工作流 多模板分类工作流 通用单模板工作流 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。
前提条件 已在自然语言处理套件控制台选择“通用文本分类工作流”新建应用，详情请见新建应用。 更新应用版本 登录ModelArts Pro管理控制台，单击“自然语言处理”套件卡片的“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。
的“前往确认”，进入标注概览页。 在标注概览页单击右上方的“开始标注”，进入手动标注数据页面，针对“已标注”的数据进行核对和检查。针对标注错误的数据修改标注。 由于零售商品工作流标注数据时需要勾勒出商品形状，必须使用多边形标注框标注数据。 父主题： 零售商品识别工作流
单击“应用资产”，在“应用资产”页签下，选择数据集，单击“管理”。 进入“数据集管理”页面。 图1 数据集管理 单击页面上方的“版本管理”，进入数据集“版本管理”页面。 在数据集“版本管理”页面，您可以查看数据集演进过程、设置当前版本、删除数据集版本。 查看数据集演进过程 在数据集“版本管理”页面，您可以查看数据集
的“前往确认”，进入标注概览页。 在标注概览页单击右上方的“开始标注”，进入手动标注数据页面，针对“已标注”的数据进行核对和检查。针对标注错误的数据修改标注。 第二相面积含量测定工作流标注数据时必须使用多边形标注框标注数据。 后续操作 单击右下角的“下一步”，进入应用开发的“模型
级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后，单击“下一步”，进入应用开发的“模型评估”步骤，详细操作指引请参见评估模型。
级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后，单击“下一步”，进入应用开发的“模型评估”步骤，详细操作指引请参见评估模型。
检查图片标注是否准确，第二相区域标注工作量较大，建议基于自动标注的结果进一步优化标注精度。 可根据损失函数选择适当的训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后，单击“下一步”，进入应用开发的“模型评估”步骤，详细操作指引请参见评估模型。
级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后，单击“下一步”，进入应用开发的“模型评估”步骤，详细操作指引请参见评估模型。
级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后，单击“下一步”，进入应用开发的“模型评估”步骤，详细操作指引请参见评估模型。
级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后，单击“下一步”，进入应用开发的“模型评估”步骤，详细操作指引请参见评估模型。
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。
”。 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。 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。
级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后，单击“下一步”，进入应用开发的“模型评估”步骤，详细操作指引请参见评估模型。
”。 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。 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。
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