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自定义正则提取 预过滤 对初始的待识别文字进行预处理。 左边输入框填写待识别文字中被替换字符的正则表达式。 右边输入框填写所替换的新字符。 不填写时，默认不做预处理。 如果需要多次预处理，可单击，填写新增的预处理规则。 例如： “字段类型名称”：“出生日期” “字段属性”：“自定义正则提取”
在“发布新版本”弹出框中，填写发布数据集的相关参数，然后单击“确定”。 表1 发布数据集的参数说明 参数 描述 “版本名称” 默认按V001、V002递增规则进行命名，您也可以自定义版本名称。版本名称只能包含字母、数字、中划线或下划线。 “版本格式” 仅“表格”类型数据集支持设置版本格式，支持“CSV”和“CarbonData”两种。
说明 数据集名称 待新建的数据集名称。 描述 数据集简要描述。 数据集输入位置 训练数据存储至OBS的位置。 单击“数据集输入位置”右侧输入框，在弹出的“数据集输入位置”对话框中，选择“OBS桶”和“文件夹”，然后单击“确定”。 数据集输出位置 待新建的数据集存储至OBS的位置。 待
在“新建技能”对话框，根据业务需求填写“技能名称”、“技能负责人”和“技能描述”，选择“所属行业”，认真阅读并勾选“同意《公测使用服务协议》”。 确认信息后，单击“确定”。 跳至“应用开发”页面，开始开发技能，详情请见HiLens安全帽检测技能。 后续操作 根据所选的预置工作流开发应用。 可训练技能模板介绍
参数 说明 数据集名称 待新建的数据集名称。 描述 数据集简要描述。 数据集状态 上传的训练数据可以是已标注的数据，也可以是未标注的数据。 您可以根据自身业务选择“数据集状态”是“已标注数据集”还是“未标注数据集”。 数据集模板可在选择“数据集状态”后，单击下方的“文本分类已标注数
Pro控制台界面，单击“文字识别”套件卡片的“进入套件”。 进入文字识别套件控制台。 图1 进入套件 在左侧导航栏选择“应用开发>工作台”。 默认进入“我的应用”页签。 图2 工作台 在“我的应用”页签下，单击“新建应用”。 进入“新建应用”页面。 图3 新建应用 您也可以单击“我的工作流”，切换至“我的工作流”
详细指导 选择视觉套件 根据您的实际使用需求选择视觉套件。您也可以通过查看工作流定位所需使用的套件。 在ModelArts Pro控制台界面，单击“视觉套件”卡片的“进入套件”，进入视觉套件控制台。 新建应用 基于预置的工作流新建应用，填写应用基本信息和工作流。 新建应用 开发应用
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。 资源池可选“公共资源池”和“专属资源池”。 “公共资源池”：提供公共的大规模计算集群，资源按作业隔离。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，
自定义正则提取 预过滤 对初始的待识别文字进行预处理。 左边输入框填写待识别文字中被替换字符的正则表达式。 右边输入框填写所替换的新字符。 不填写时，默认不做预处理。 如果需要多次预处理，可单击，填写新增的预处理规则。 例如： “字段类型名称”：“出生日期” “字段属性”：“自定义正则提取”
查看应用资产 单击页面上方的应用资产，切换至“应用资产”页签，可以查看当前应用的资产信息，比如零售商品识别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”、“创建时间”和“操作”，其中“操作”列可执行“管理”和“删除”操作。 图4 应用资产
试资源部署”，即用于数据处理、模型训练和在线测试的资源池和资源类型。 资源池可选“公共资源池”和“专属资源池”。 “公共资源池”：提供公共的大规模计算集群，资源按作业隔离。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
自然语言处理套件为客户提供自然语言处理的自定制工具，旨在帮助客户高效地构建行业、领域的高精度文本处理模型，可应用于政府、金融、法律等行业。 预置工作流 自然语言处理套件当前提供了通用文本分类工作流、多语种文本分类工作流和通用实体抽取工作流，提供高精度文本分类预测模型，适配不同行业场景的业务数据，快速获得定制服务。
在“未标注”页签添加：单击页面中标签集右侧的加号，然后在弹出的“新增标签”页中，添加标签名称，选择标签颜色，单击“确定”完成标签的新增。 图3 添加标签（1） 在“已标注”页签添加：在右侧单击页面中全部标签加号，然后在弹出的“新增标签”页中，添加标签名称，选择标签颜色，单击“确定”完成标签的新增。 图4 添加标签（2）
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，您可以部署服务，用于分类自己所上传的文字内容，也可直接调用对应的API。 部署服务 父主题： 多语种文本分类工作流
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
选择数据 训练模型 选择训练数据后，选择训练模型和车辆场景，即可开始训练车牌检测模型，并查看训练的模型准确率和误差的变化。 训练模型 评估模型 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。 评估结果包括一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，并且同时启动
相是指成分和组织均匀统一的物质部分，金属材料中，一般除了基体相外，还会存在许多的第二相。而第二相对整个金属材料的影响也是巨大的。在钢铁或其下游企业，常需要对钢铁显微成像的金相图片第二相面积含量进行测定。ModelArts Pro提供第二相面积含量测定工作流，能快速准确的返回第二相面积含量测定结果。
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
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“热轧钢板表面
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