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部署服务 评估模型后,就可以部署服务,开发属于自己的零售商品分类应用,此应用用于识别自己所上传的商品图片,也可以直接调用对应的API和SDK识别。 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,并评估模型,详情请见评估模型。 由于部署服务涉及ModelArts功能,需消耗资源,要确保账户未欠费。
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。 针对未标注数据,将待标注的内容放在一个文本文件内。
数据集要求 文件格式要求为txt或者csv,且编码格式为“UTF-8”格式,文件大小不能超过8MB。 txt文件编码保存为“UTF-8”格式: 打开txt文件。 单击左上角的“文件”,选择“另存为”。 “编码”选择“UTF-8”格式。 csv文件编码保存为“UTF-8”格式: 右键单击csv文件,“打开方式”选择“记事本”。
Pro控制台查看应用详情,包括应用开发的配置信息、应用的历史版本、应用资产、应用监控。 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。 进入应用详情页 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”。
模型训练完成后,可在“应用开发>评估”页面评估分类器和模板,详情请见步骤8:评估模板。 步骤8:评估模板 在“应用开发>评估”页面包含分类器评估和模板评估 ,其中分类器评估用于识别模板类型,模板评估用于识别对应模板中的文字。 分类器评估 默认进入“本地上传”页签,打开“分类模式”和“动态识别”开关。
OBS 2.0支持通用文本分类工作流 自然语言处理套件提供文本分类项目的通用工作流,仅适用于中文文本的分类场景,支持单标签分类和多标签分类。 已发布北京四区域 通用文本分类工作流 OBS 2.0支持多语种文本分类工作流 自然语言处理套件提供多语种文本分类项目的通用工作流,支持包括
包括“应用名称”(必填项)、“应用负责人”和“应用描述”。 工作流配置 选择“所属行业”和“选择工作流”。当前自然语言处理提供“通用文本分类工作流”、“多语种文本分类工作流”、“通用实体抽取工作流”等。 资源配置 分别选择“数据处理资源”和“模型训练资源”,即用于数据处理和模型训练的资源池和资源类型。
自然语言处理套件 行业套件介绍 新建应用 通用文本分类工作流 多语种文本分类工作流 通用实体抽取工作流 更新应用版本 查看应用详情 监控应用 删除应用
根据工作流指引,创建单模板服务,通过模板训练文字识别模型,实现单模板图像的文字信息结构化提取。 创建单模板 多模板分类工作流 根据工作流指引,创建多模板服务,通过多模板训练模板分类器和文字识别模型,实现多模板图像的文字信息结构化提取。 创建多模板 调用API和SDK 部署服务后,支持通过调用API和SDK调用当前模板服务。
文字识别套件 行业套件介绍 新建应用 通用单模板工作流 多模板分类工作流 调用API和SDK 查看应用详情 删除应用
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。 工作流流程 在“ModelArts
零售商品识别工作流 热轧钢板表面缺陷检测工作流 云状识别工作流 刹车盘识别工作流 无监督车牌检测工作流 第二相面积含量测定工作流 通用图像分类工作流 更新应用版本 查看应用详情 监控应用 管理设备 删除应用
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。 适用场景
自动识别结构化信息与提取签名盖章区域,有助快速审核。 自然语言处理套件 通用文本分类场景。 智能问答 通过中文分词、短文本相似度、命名实体识别等自然语言处理相关技术,计算两个问题对的相似度,可解决问答、对话、语料挖掘、知识库构建等问题。 内容推荐 通过文本分类预测模型,精确匹配出语义相似的内容,快速构建内容推荐场景。
及工作流。 图4 新建应用 确认信息后,单击“确定”。 成功新建应用。 后续操作 根据所选的预置工作流开发应用。 通用单模板工作流 多模板分类工作流 父主题: 文字识别套件
景尽量相似。 为保证模型的泛化能力,数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。 每一类数据尽量多,尽量均衡。每个分类标签需要准备20个数据以上,为了训练出效果较好的模型,建议每个分类标签准备200个以上的数据。 针对未标注数据,要求将图片放在一个目录里,示例如下所示。 ├─dataset-import-example
景尽量相似。 为保证模型的泛化能力,数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。 每一类数据尽量多,尽量均衡。每个分类标签需要准备20个数据以上,为了训练出效果较好的模型,建议每个分类标签准备200个以上的数据。 针对未标注数据,要求将图片放在一个目录里,示例如下所示。 ├─dataset-import-example
“F1值”、“更新时间”和可执行的“操作”。 图1 历史版本 查看应用资产 在“应用资产”页签下,可以查看当前应用的资产信息,比如通用文本分类工作流中的资产信息就是训练数据集,您可以查看“数据集名称”、“描述”、“数据量”、“标注进度”、“标签总数”、“创建时间”和“操作”,其中
政务场景 每日大量的问询需求进入政务系统中,根据系统架构不同,用户可以构建专有的自然语言处理分类模型,将问询需求分发到对应的部门,显著提高工作效率。 特点:构建专有的自然语言处理分类模型,将大量的政务询问分发到对应的部门,显著提高工作效率。 优势:针对场景领域提供预训练模型,效
与其他云服务的关系 ModelArts Pro与周边服务的依赖关系如图1所示。 图1 ModelArts Pro与其他服务的关系 与统一身份认证服务的关系 ModelArts Pro使用统一身份认证服务(Identity and Access Management,简称IAM)实