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准备数据 在使用零售商品识别工作流开发应用之前,您需要提前准备用于模型训练的数据,上传至OBS服务中。 设计商品标签 首先需要考虑好商品标签,即希望识别出商品的一种结果。例如识别蛋糕店蛋糕的种类,则可以以“cream_cake”、“fruit_cake”、“cheese_cake
数据。 训练模型 图1 模型训练 在“模型训练”页面,勾选模型训练所使用的“预训练模型”,并配置训练参数,开始训练模型。 预训练模型 当前服务提供预置预训练模型“高精版”、“均衡版”、“基础版”,在“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”。
交并比等,并且同时启动一个在线测试服务,供您模拟在线测试,帮助您有效评估模型,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,用于为给定的金相图像测定第二相面积含量,也可以直接调用对应的API和SDK识别。 部署服务 父主题: 第二相面积含量测定工作流
率、F1值等,并且同时启动一个在线测试服务,供您模拟在线测试,帮助您有效评估模型,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。 部署服务 父主题: 零售商品识别工作流
通用文本分类工作流 根据工作流指引,开发文本分类服务,通过上传训练数据,训练生成文本预测分类模型,自主更新和调整模型精度,实现高精度的文本预测分类。 通用文本分类工作流 多语种文本分类工作流 根据工作流指引,开发非中文语种的文本分类服务,通过上传训练数据,训练生成文本预测分类模型,
准备数据 在使用通用图像分类工作流开发应用之前,您需要提前准备用于模型训练的数据,上传至OBS服务中。 设计图像分类标签 首先使用的数据需要考虑好分类的标签类型,即希望识别出图片中的一种结果。例如对天气现象图片进行分类时,标签可以以“snow”(雪)、“rainy”(雨)等作为分类的类别。
评估结果包括一些常用的指标,如精准率、召回率、F1值等,并且同时启动一个在线测试服务,供您模拟在线测试,帮助您有效评估模型,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,用于识别云状的类型,也可以直接调用对应的API和SDK识别。 部署服务 父主题: 云状识别工作流
评估结果包括一些常用的指标,如精准率、召回率、F1值等,并且同时启动一个在线测试服务,供您模拟在线测试,帮助您有效评估模型,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,用于识别图像的类别,也可以直接调用对应的API和SDK识别。 部署服务 父主题: 通用图像分类工作流
评估结果包括一些常用的指标,如精准率、召回率、F1值等,并且同时启动一个在线测试服务,供您模拟在线测试,帮助您有效评估模型,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,用于识别刹车盘的类型,也可以直接调用对应的API和SDK识别。 部署服务 父主题: 刹车盘识别工作流
详细评估 图8 详细评估 可在右上角筛选标签和置信度范围,查看详细的测试数据。 单击右下角的“下一步”。 进入“应用开发>服务部署”页面。 步骤6:部署服务 “服务部署”页面,工作流会根据训练的模型自动创建技能,并显示如下默认参数。 技能名称:工作流自动创建技能后,生成默认技能名称。
评估结果包括一些常用的指标,如精准率、召回率、F1值等,并且同时启动一个在线测试服务,供您模拟在线测试,帮助您有效评估模型,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,用于检测和识别车牌,也可以直接调用对应的API和SDK识别。 部署服务 父主题: 无监督车牌检测工作流
首次使用可训练模板,弹出“访问授权”对话框,需要授权ModelArts。 图1 访问授权 仔细阅读ModelArts服务声明,勾选“我已详细阅读并同意《ModelArts服务声明》”,然后单击“同意授权”。 非首次使用可训练模板,请忽略此步骤,执行下一步。 在“新建技能”对话框,根据业
具体问题。 资源池 用于数据处理、模型训练、服务部署的资源池和资源类型,分为“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。 “专属资源池”:提供独享的计算资源,可用于数据处理、模型训练、服务部署。专属资源池不与其他用户共享,更加高效。
优化,请单击“上一步”,回到“模型训练”步骤,详细操作指导请见训练模型。 如果模型已达到业务需求,请单击“发布部署”,进入“服务部署”步骤,详情请见部署服务。 父主题: HiLens安全帽检测技能
优化,请单击“上一步”,回到“模型训练”步骤,详细操作指导请见训练模型。 如果模型已达到业务需求,请单击“发布部署”,进入“服务部署”步骤,详情请见部署服务。 父主题: 热轧钢板表面缺陷检测工作流
优化,请单击“上一步”,回到“模型训练”步骤,详细操作指导请见评估模型。 如果模型已达到业务需求,请单击“发布部署”,进入“服务部署”步骤,详情请见部署服务。 父主题: 第二相面积含量测定工作流
F1值等,并且同时启动一个在线测试服务,供您模拟在线测试,帮助您有效评估模型,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,用于识别热轧钢板表面图片中的缺陷类型,也可以直接调用对应的API和SDK识别。 部署服务 父主题: 热轧钢板表面缺陷检测工作流
模型,使服务能够精准地分类多个模板图片,然后对多个模板图片进行文字识别和结构化提取。 训练分类器 评估应用 通过上传测试图片,在线评估模板分类情况和模板的文字识别情况,保证能在多个模板情况下正确分类测试图片的模板,并且能正确识别测试图片中的识别区文字。 评估应用 部署服务 模板图
优化,请单击“上一步”,回到“模型训练”步骤,详细操作指导请见训练模型。 如果模型已达到业务需求,请单击“发布部署”,进入“服务部署”步骤,详情请见部署服务。 父主题: 通用实体抽取工作流
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