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图1 模型训练 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个类别的图片量不少于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。
图1 训练模型 查看训练详情 模型训练完成后，可在“模型训练”页面查看“训练详情”，包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图2 模型训练 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个类别的图片量不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。
图1 模型训练 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个类别的图片量不少于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。
图1 模型训练 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个类别的图片量不少于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。
部署服务 评估模型后，就可以部署服务，开发属于自己的零售商品分类应用，此应用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。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“零售商品识别工作流”新建应用，并评估模型，详情请见评估模型。
配额说明 本服务在使用数据集、在线服务、训练任务资源时涉及配额限制。 其配额查看及修改请参见关于配额。
图2 部署服务 父主题： 通用单模板工作流
部署服务 评估模型后，就可以部署服务，开发检测热轧钢板表面缺陷的专属应用，此应用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。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“热轧钢板表面缺陷检测工作流”新建应用，并评估模型，详情请见评估模型。
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。
热轧钢板表面缺陷检测工作流 支持自主上传热轧钢板表面图片数据，构建热轧钢板表面缺陷类型的检测模型，用于识别热轧钢板表面图片中的缺陷类型。 云状识别工作流 支持上传多种云状图数据，构建云状的识别模型，用于高精度识别云的外部形状，进而用于气象预测工作。
模型评估 图1 模型评估 训练模型的版本、标签数量、测试集数量。单击“下载评估结果”，可保存评估结果至本地。 评估参数对比 图2 评估参数对比 左侧是各个标签数据的精确率、召回率、F1值。勾选标签，右侧会显示对应标签数据经过预置模型和增量模型评估后的参数对比柱状图。
图2 应用开发 您也可以在“应用总览”页签的“开发版本列表”右侧，单击“开发新版本”，进入新版本工作流的开发页面，详情请见更新应用版本。
图2 开发版本列表 父主题： 视觉套件
图2 开发版本列表 父主题： 自然语言处理套件
图1 应用详情 查看应用开发配置 在“应用详情”页，默认进入“应用开发”页签，您可以查看应用开发过程中各个步骤的配置信息，包括“数据选择”、“模型训练”、“模型评估”、“服务部署”。
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
“详细评估”左侧显示标注标签，右侧显示第二相交并比指标较低的图片。 图2 详细评估 模拟在线测试 在“模型评估”页面，您可以在线测试当前模型，即通过上传测试图片，查看当前模型的预测结果。 待服务构建完成，单击“上传图片”，上传本地一张测试图片，即可查看当前模型版本的预测结果。
“整体评估”右侧显示当前模型和其他版本模型的评估参数值柱状图，包括“精准率”、“召回率”、“F1值”。您可以在上方单击选择“对比版本”。 您可以在左侧选择不同的标签，右侧会显示对应标签样本的评估参数值柱状图。
图1 多语种文本分类流程 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中。
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