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字段”、“框选识别区”步骤,单击“下一步”,进入“评估”页面。 本地上传图片 图2 评估模板 在“应用开发>评估”页面,默认进入“本地上传”页签。 单击“上传图片”,或者拖拽测试图片至虚线框内上传图片区域,上传本地的图片作为测试图片。 测试图片上传成功后,右侧会显示识别结果。 您可以核对识别结果是否正确。
框选并核对完所有识别区后,单击“下一步”。 进入“应用开发>评估”页面。 图12 评估页面 步骤7:评估模板 在“应用开发>评估”页面,默认进入“本地上传”页签。 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
工作流会用测试数据评估模型,在“应用开发>评估模型”页面,查看评估结果。 模型评估 图1 模型评估 训练模型的版本、标签数量、测试集数量。单击“下载评估结果”,可保存评估结果至本地。 评估参数对比 图2 评估参数对比 左侧是各个标签数据的精确率、召回率、F1值。勾选标签,右侧会显示对应标签数据经过预置模型和增量模型评估后的参数对比柱状图。
在ModelArts Pro使用预置工作流开发应用之前,需要新建应用,填写应用基本信息、选择工作流。 前提条件 使用ModelArts Pro服务请根据如何使用ModelArts Pro罗列的要求,提前完成准备工作。 保证华为云帐号不欠费。在ModelArts Pro控制台开发应用时,会占用O
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调用时,如果出现ModelArts.4204报错,请参见ModelArts.4204服务未开通报错进行处理。 SDK调用 本章节以Python SDK为例介绍如何进行使用,其他语言SDK使用方法相同。 获取SDK。 在自定义OCR的“部署”页面,选择“SDK调用”获取SDK。 图2 获取SDK 导入
下信息: 图2 上传模板图片 “模板名称”:输入模板名称。 “上传图片”:单击“上传图片”区域,或鼠标直接拖拽图片至“上传图片”区域,上传本地一张图片作为模板,用于业务场景的文字结构化识别。 确认信息后,单击“下一步”,进入定义预处理步骤,对上传的模板图片进行自动旋转预处理。 父主题:
模拟在线测试 在“模型评估”页面,您可以在线测试当前模型,即通过上传测试图片,查看当前模型的预测结果。 待服务构建完成,单击“上传图片”,上传本地一张测试图片,即可查看当前模型版本的预测结果。 图3 模拟在线测试 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
练详情。 查看训练详情 模型训练完成后,可在“模型训练”页面查看“训练详情”,包括“交并比变化情况”和“损失变化”。 图1 模型训练 模型如何提升效果 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。
练详情。 查看训练详情 模型训练完成后,可在“模型训练”页面查看“训练详情”,包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图1 模型训练 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个类别的图片量不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡,建
练详情。 查看训练详情 模型训练完成后,可在“模型训练”页面查看“训练详情”,包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图1 模型训练 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个类别的图片量不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡,建
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训练模型 查看训练详情 模型训练完成后,可在“模型训练”页面查看“训练详情”,包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图2 模型训练 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个类别的图片量不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡,建
练详情。 查看训练详情 模型训练完成后,可在“模型训练”页面查看“训练详情”,包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图1 模型训练 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个类别的图片量不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡,建
练详情。 查看训练详情 模型训练完成后,可在“模型训练”页面查看“训练详情”,包括“准确率变化情况”和“损失变化”。 图2 模型训练 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个类别的图片量不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡,建
、“分流(%)”、“计算节点规格”和“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
在数据集详情页面,单击“未标注”页签,然后单击左上角“添加文件”。 在弹出的“添加文件”对话框中,根据需上传文件的基本情况,完成设置后选择上传文件。 选择本地环境中需要上传的文件,可以一次性选择多个文件。文件格式只支持“txt”或“csv”,且一次上传文件的总大小不能超过8MB。“文本与标签分割符”与“多标签分割符”不能选同一个。
练详情。 查看训练详情 模型训练完成后,可在“模型训练”页面查看“训练详情”,包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图2 训练详情 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少于100个,如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡,建
练详情。 查看训练详情 模型训练完成后,可在“模型训练”页面查看“训练详情”,包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图2 训练详情 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少于100个,如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡,建