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ModelArts与ModelArts Pro的区别 ModelArts是一站式AI开发管理平台,提供领先算法技术,保证AI应用开发的高效和推理结果的准确,同时减少人力投入。ModelArts致力于底层模型专业开发、调参等。 ModelArts Pro根据预置工作流生成指定场景模
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
评估应用 训练模板分类模型后,需要对模板分类器和模板图片进行评估和考察。您可以通过上传测试图片,在线评估模板分类情况和模板的文字识别情况,保证能在多个模板情况下正确分类测试图片的模板,并且能正确识别测试图片中的识别区文字。 前提条件 已在文字识别套件控制台选择“多模板分类工作流”
一个模型很难一次性就训练到最佳的效果,可能需要结合模型评估报告和校验结果不断扩充数据和调优。 因此ModelArts Pro提供版本更新的功能,首次版本为v1,然后v2、v3......以此类推。可以通过调整训练数据和算法,多次训练,获得更好的模型效果。 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。
如果之前的版本还没开发完,会弹出“开发新版本”提示框,单击“确认”,进入新版本的开发页面。 图1 开发新版本 在新版本的应用开发页面,您可以基于上一版本的工作流配置,更新工作流开发的各个步骤,重新部署服务。 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个标签的样本数不
部署服务后,调用API失败怎么办? 在ModelArts Pro使用预置工作流部署服务后,可通过调用API和SDK调用已部署的在线服务。如果调用API失败,可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
CPU:2 核 8 GiB”,适合纯CPU类型的负载运行的模型。 如果资源池选择专属资源池,勾选自己在ModelArts创建的专属资源池。 计算节点个数 设置当前版本模型的实例个数。如果节点个数设置为1,表示后台的计算模式是单机模式;如果节点个数设置大于1,表示后台的计算模式为分
在“服务部署”页面,按表1填写服务的相关参数,然后单击“部署”。 图1 服务部署 表1 服务部署参数说明 参数 说明 服务名称 待部署的服务名称,单击可修改服务默认服务名称。 描述 待部署服务的简要说明。 资源池 用于服务部署的资源池和资源类型,可选“公共资源池”和“专属资源池”。 “
在“服务部署”页面,按表1填写服务的相关参数,然后单击“部署”。 图1 服务部署 表1 服务部署参数说明 参数 说明 服务名称 待部署的服务名称,单击可修改服务默认服务名称。 描述 待部署服务的简要说明。 资源池 用于服务部署的资源池和资源类型,可选“公共资源池”和“专属资源池”。 “
在“服务部署”页面,按表1填写服务的相关参数,然后单击“部署”。 图1 服务部署 表1 服务部署参数说明 参数 说明 服务名称 待部署的服务名称,单击可修改服务默认服务名称。 描述 待部署服务的简要说明。 资源池 用于服务部署的资源池和资源类型,可选“公共资源池”和“专属资源池”。 “
与ModelArts的关系 ModelArts Pro底层依托一站式AI 开发管理平台ModelArts 提供的领先算法技术,保证AI 应用开发的高效和推理结果的准确,同时减少人力投入。ModelArts的更多信息请参见AI开发平台Modelarts。 与华为HiLens的关系 ModelArts
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
CPU:2 核 8 GiB”,适合纯CPU类型的负载运行的模型。 如果资源池选择专属资源池,勾选自己在ModelArts创建的专属资源池。 计算节点个数 设置当前版本模型的实例个数。如果节点个数设置为1,表示后台的计算模式是单机模式;如果节点个数设置大于1,表示后台的计算模式为分
输出路径 模型训练后,输出的模型和数据存储在OBS的路径。单击输入框,在输出路径的对话框中选择OBS桶和文件夹,然后单击“确定”。 预训练模型 当前服务提供安全帽检测预置模型“saved_model.pb”,请勾选预训练模型。 确认信息后,单击“开始训练”。 图1 模型训练 模型训练一
CPU:2 核 8 GiB”,适合纯CPU类型的负载运行的模型。 如果资源池选择专属资源池,勾选自己在ModelArts创建的专属资源池。 计算节点个数 设置当前版本模型的实例个数。如果节点个数设置为1,表示后台的计算模式是单机模式;如果节点个数设置大于1,表示后台的计算模式为分
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
正确标签所对应样本的正确标签和预测标签,您可以对比正确标签和预测标签,判断当前模型对该样本的预测是否正确。 例如搜索框内输入标签“1”,下方会显示正确标签为“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2 详细评估
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“无监督车牌检
在“参数配置”填写“学习率”、“训练轮次”和“分批训练样本数”。 “学习率”用来控制模型的学习速度,范围为(0,1]。 “训练轮次”指模型训练中遍历数据集的次数。 “分批训练样本数”又叫批尺寸(Batch Size),指一次训练所抓取的数据样本数量,影响训练速度及模型优化效果。 确认信息后,单击“开始训练”。
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“热轧钢板表面