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》。 您在创建OBS桶时,需保证您的OBS桶与ModelArts Pro在同一个区域。 建议根据业务情况及使用习惯,选择OBS使用方法。 如果您的数据量较小(小于100MB)或数据文件较少(少于100个),建议您使用控制台上传数据。控制台上传无需工具下载或多余配置,在少量数据上传时,更加便捷高效。
的图片。 基于已设计好的热轧钢板表面缺陷标签准备图片数据。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 │
通用文本分类工作流 工作流介绍 准备数据 选择数据 标注数据 训练模型 评估模型 部署服务 发布数据集 管理数据集版本 父主题: 自然语言处理套件
以换行符作为分隔符,每行数据代表一个样本数据,单个样本不能有分行显示,不支持换行。 基于已设计好的实体标签准备文本数据。每个实体标签需要准备20个及以上数据,为了训练出效果较好的模型,建议每个实体标签准备100个以上的数据。 本工作流只支持上传未标注数据,将待标注的内容放在一个文本文件内。 上传数据至OBS
、JPEG、PNG、BMP。 图片最大边不大于4096px,最小边不小于100px,且大小不超过4M。 训练分类器的数据集要求将图片放在一个目录里,并压缩成zip文件,文件大小不应大于10M。 进入应用开发页面 登录“ModelArts Pro>文字识别套件”控制台。 默认进入“应用开发>工作台”页面。
上传模板图片 在使用单模板工作流开发应用之前,必须要明确文字识别的模板类型,明确以哪张图片作为模板训练文字识别模型,基于自己的业务需求制定针对性的文字识别模型。例如上传某一格式的发票图片作为模板,训练的文字识别模型就能识别并提取同格式发票上的关键字段。 前提条件 已授权ModelArts服务和对象存储服务(OBS)。
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。
多语种文本分类工作流 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: 自然语言处理套件
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。
调用文字识别套件API,报错ModelArts.4204服务未开通怎么办? 问题现象 子账号在使用自定义OCR(ModelArts Pro文字识别套件)生成的api时,出现如下报错。表示用户,没有OCR权限或没有开通ModelArts Pro服务。 "ModelArts.4204"、"Request