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供简单易用的开发框架、开箱即用的开发环境、丰富的AI技能市场和云上管理平台，帮助用户高效开发多模态AI技能，并将其快速部署到端侧计算设备。 预置可训练模板 HiLens套件提供可训练技能模板开发技能，无需代码，只需自主上传训练数据，快速训练高精度算法模型，并且一键部署至设备。 当
您有效评估模型，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，用于识别刹车盘的类型，也可以直接调用对应的API和SDK识别。 部署服务 父主题： 刹车盘识别工作流
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。 基于可训练技能模板新建技能，训练模型和部署技能会占用ModelArts训练资源，
效评估模型，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，用于识别图像的类别，也可以直接调用对应的API和SDK识别。 部署服务 父主题： 通用图像分类工作流
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。 查看标签解析 新建并选择训练数据集后，针对已标注的数据，在“标签解析”中查看标签样本的统计数据，横轴为“标签”，纵轴为标签对应的有效“样本数”。
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。 查看标签解析 新建并选择训练数据集后，针对已标注的数据，在“标签解析”中查看标签样本的统计数据，横轴为“标签”，纵轴为标签对应的有效“样本数”。
续训练模型操作是基于您选择的训练数据集。 训练数据集可以选择创建一个新的数据集，也可以选择导入基于通用图像分类工作流创建的其他应用中已创建的数据集。 新建训练数据集 导入已有数据集 前提条件 通用图像分类工作流支持将服务一键部署至边缘设备，如果将服务部署至边缘设备，请提前在华为HiLens控制台注册HiLens
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择“零售商品识别工作流”新建应用，并训练模型，详情请见训练模型。
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。
标签为“1”的样本中，预测正确的样本数在验证集中的占比。右侧显示正确标签为“1”的样本信息，包括样本的正确标签和预测标签。 图10 详细评估 单击右下角的“发布部署”。 进入应用开发的“服务部署”页面。 步骤6：部署服务 在应用开发“服务部署”页面，按表5填写服务的相关参数，然后单击“部署”。
单击“上传图片”，上传在本地提前准备好的用于评估模型的身份证图片。 图片上传成功后，右侧会显示识别结果。 图13 评估 步骤8：部署模板 如果评估模板时，评估结果正确，在“应用开发>评估”页面的右下角单击“下一步”，部署模板。 在“应用开发>部署”页面会显示“恭喜您，已发布成功”。 部署模板后，您可以通过
设备名称：显示同一帐号同一区域下注册在华为HiLens控制台的设备列表。 在“服务部署”页面，勾选待安装技能的设备。 勾选设备需处于“在线”状态。 图9 服务部署 单击技能名称右侧的“开始安装”，就开始安装技能。 设备列表的进度列会显示安装技能的进度，安装完成后，会显示“已安装”。 步骤7：运行技能 使用HDMI视频线缆连接HiLens
建专属资源池。 “部署方式”：选择应用的部署方式。 “在线服务”：将服务部署为在线服务，进而在线使用服务，也可以直接调用对应的API。 “HiLens部署”：将服务部署至HiLens设备。当前部署支持的HiLens设备为Atlas 500。使用HiLens部署开发应用前，需要提前在华为HiLens控制台注册Atlas
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。 部署服务 父主题： HiLens安全帽检测技能
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。使用专属资源池需要在ModelArts创建专属资源池。 “部署方式”：选择应用的部署方式。 “在线服务”：将服务部署为在线服务，进而在线使用服务，也可以直接调用对应的API。 “边缘服
框选识别区 评估应用 通过上传与模板图片同一板式的测试图片，评估图片识别结果是否正确。 评估应用 部署服务 模板图片评估后，可以部署模板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。 部署服务 父主题： 通用单模板工作流
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 Pro控制台选择“HiLe
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择“云状识别工作流”新建应用，并训练模型，详情请见训练模型。
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AI开发>工业AI开发工作流
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择“刹车盘识别工作流”新建应用，并训练模型，详情请见训练模型。
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