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准备数据 在使用第二相面积含量测定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。 数据标签 标注基于ModelArts的图像分割标注基础能力，由于第二相边界多为不规则形状，目前采用多边形标注第二相，标签为“second_phase”。 数据集要求 文件
标注数据 针对已经选择的数据，在应用开发的“数据标注”页面，ModelArts Pro会自动标注数据，自动标注完成后，可对每个数据的标注结果进行核对和确认。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“第二相面积含量测定工作流”新建应用，详情请见标注数据。 自动标注数据 在“数据标注”页面
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。 在“我的应用”页签下，选择应用并单击“操作”列的“查看”。 进入“应用资产”页面。 图1 进入应用资产 单击“创建分类器”。 进入“应用开发”页面，开始开发应用。 图2
面积含量测定工作流”新建应用，详细操作请见新建应用。您可以构建第二相面积含量测定模型，能快速准确反馈测定结果。 图1 第二相面积含量测定工作流流程 表1 第二相面积含量测定工作流说明 流程 说明 详细指导 准备数据 在使用第二相面积含量测定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中。
Pro>文字识别套件”控制台。 默认进入“应用开发>工作台”页面。 在“我的应用”页签下，选择应用并单击“操作”列的“查看”。 进入“应用资产”页面。 单击“创建模板”。 进入“应用开发”页面，开始开发应用。 图1 应用开发 上传模板图片 在“应用开发>上传模板图片”页面，配置如下信息：
选择训练数据后，基于已标注的训练数据，选择预训练模型、配置参数，用于训练文本分类模型。 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，并选择训练数据集，详情请见选择数据。 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。
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，并训练模型，详情请见训练模型。 整体评估 在“模型评估”页面，您可以针对当前版本的模型进行整体评估。 “整体评估”左侧显示当前模型的版本、标签数量、验证集数量。
所选的时间点后自动停止，同时在线服务也停止计费。 部署成功后，页面显示“服务部署成功”，您可以单击“查看应用监控”，进入“应用监控”页面，监控应用的相关信息，详情请见监控应用。 父主题： 热轧钢板表面缺陷检测工作流
部署服务 模型准备完成后，您可以部署服务，开发属于自己的文本分类应用，此应用用于分类自己所上传的文字内容，也可直接调用对应的API。 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，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。
框选，详细步骤请参见操作步骤。 前提条件 已在文字识别套件控制台选择“通用单模板工作流”新建应用，并对上传的模板图片进行预处理，详情请见定义预处理。 操作步骤 图1 框选参照字段 在“应用开发>框选参照字段”页面，通过单击左上方操作图标，调整模板图片到合适大小。 单击框选操作图标
以通过识别区找到需要识别内容的位置。 前提条件 已在文字识别套件控制台选择“通用单模板工作流”新建应用，并框选参照字段，详情请见框选参照字段。 操作步骤 图1 框选识别区 在“应用开发>框选识别区”页面，通过单击左上方操作图标，调整模板图片到合适大小。 单击框选操作图标，单击待识
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 模板图片评估后，可以部署模板至文字识别开发套件中，开发属于自己的文字识别应用，此应用用于识别自己所上传的多模板样式的图片。
通过识别区找到需要识别内容的位置。 前提条件 已在文字识别套件控制台选择“多模板分类工作流”新建应用，并框选参照字段，详情请见框选参照字段。 操作步骤 图1 多模板框选识别区 在“应用开发>框选参照字段”页面上方或者“选择模板”下拉框中选择模板，对每个模板图片进行预处理。 单击左
操作步骤 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。 在“我的应用”页签下，选择应用并单击“操作”列的“查看”。 进入“应用资产”页面。 图1 进入应用资产 单击“自定义字段类型”，进入“自定义字段类型”页签。 图2 自定义字段类型 单击“创建字段类型”。
准备数据 在使用多语种文本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。 设计分类标签 首先需要确定好文本分类的标签，即希望识别出文本的一种结果。例如分类用户对商品的评论，则可以以“positive”、“neutral”、“negative”等作为
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。 已准备数据并上传至OBS，详情请见准备数据。 进入应用开发页面 方式一：首次进入 基于预置工作流新建应用后，直接进入“应用开发”v1版本页面。 方式二：新建应用后进入 登录“ModelArts Pro>自然语言处理套件”控制台。 默认进入“应用开发>工作台”页面。
标注数据 由于模型训练过程需要大量有标签的数据，如果开发应用时，上传的训练数据集是未标注的，需要对数据集中的数据进行标注。 针对文本分类场景，是对文本的内容按照标签进行分类处理，标签名是由中文、大小写字母、数字、中划线或下划线组成，且不超过32位的字符串。 进入数据标注页面 在“
准备数据 在使用通用文本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。 设计分类标签 首先需要确定好文本分类的标签，即希望识别出文本的一种结果。例如分类用户对商品的评论，则可以以“positive”、“neutral”、“negative”等作为用
作流>通用实体抽取工作流”新建应用，详细操作请见新建应用。您可以开发实体抽取应用，通过训练实体抽取模型，实现从文本中抽取实体的功能。 图1 通用实体抽取流程 表1 通用实体抽取流程说明 流程 说明 详细指导 准备数据 在使用通用实体抽取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中。
我的工作流>通用文本分类工作流”新建应用，详细操作请见新建应用。您可以开发文本分类应用，通过训练文本分类预测模型，实现文本分类功能。 图1 文本分类流程 表1 文本分类流程说明 流程 说明 详细指导 准备数据 在使用通用文本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中。
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