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当前服务提供预置预训练模型“BERT”、“TinyBERT”、“FastText”。本样例使用“FastText”模型。 在参数配置,填写“学习率”和“训练轮次”。 本样例使用“学习率”为“0.00001”,“训练轮次”为“3”。 单击右下角的“开始训练”,开始训练模型。 模型训练一般需要运行一段时间
工作流开发面向AI开发者。用户运用ModelArts Pro 提供的原子组件(Atom)灵活编排新的行业工作流。基于AI 市场,用户还可以相互分享不同行业场景的行业AI 工作流。ModelArts Pro 以“授人以渔”的方式助力企业构建AI 能力,赋能不同行业的AI 应用开发者,让AI
数据。 训练模型 图1 模型训练 在“模型训练”页面配置训练参数,开始训练模型。 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
预训练模型”列表中可查看“模型精度”、“推理速度”、“训练速度”和模型“简介”。 参数配置 在“参数配置”填写“学习率”和“训练轮次”。 “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。 确认信息后,单击“开始训练”。 模型训练一般
练模型”列表中可查看“模型精度”、“推理速度”、“训练速度”和模型“简介”。 参数配置 在“参数配置”填写“学习率”、“训练轮次”和“语种”。 “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。 “语种”指文本数据的语言种类。 确认信息后,单击“开始训练”。
训练模型 针对已标注完成的训练数据,开始训练模型,您可以查看训练的模型准确率和误差变化。 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”选择“通用图像分类工作流”新建应用,并已执行完“数据选择”步骤,详情请见选择数据。 训练模型 在“模型训练”页面,单击“开始训练”。
检查不同标签的样本数是否均衡,建议不同标签的样本数量级相同,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。
检查不同标签的样本数是否均衡,建议不同标签的样本数量级相同,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。
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费规则请参见对象存储服务OBS。 操作步骤 在工业智能体控制台界面,在左侧导航栏选择“工业AI开发>工业AI开发工作流”。 默认进入“工业AI开发工作流”页签。 图1 工作台 在“工业AI开发工作流”页面下,单击“新建”。 进入“新建应用”页面。 根据业务需求填写“基本信息”、“工作流配置”和“资源配置”。
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会影响模型整体的识别效果。 如果分割效果不好,建议检测图片标注,标注质量的好坏直接影响模型训练图像分割效果的好坏。 根据数据量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 更新版本后,您可以在“应用详情”页的开发版本列表查看当前
无监督车牌检测工作流 工作流介绍 准备数据 选择数据 训练模型 评估模型 部署服务 父主题: 视觉套件
工作流介绍 工作流介绍 功能介绍 支持自主上传文本数据,构建高精度实体抽取模型,适配不同行业场景的业务数据,快速获得定制服务。 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
工作流介绍 工作流简介 功能介绍 支持用户自定义多个文字识别模板,通过模型训练,自动识别图片所需使用的模板,从而支持从大量不同板式图像中提取结构化信息。 适用场景 用户认证识别 识别证件中关键信息,节省人工录入,提升效率,降低用户实名认证成本,准确快速便捷。 快递单自动填写 识别