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Pro控制台界面,单击“自然语言处理”套件卡片的“进入套件”。 进入自然语言处理套件控制台。 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1 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2 新建应用 您也可以单击“我的工作流”,切换至“我的工作流”页签,选择工作流并单击卡片中的“新建应用”。
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。 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1 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2 新建应用 您也可以单击“我的工作流”,切换至“我的工作流”页签,选择工作流并单击卡片中的“新建应用”。
Pro 提供的原子组件(Atom)灵活编排新的行业工作流。基于AI 市场,用户还可以相互分享不同行业场景的行业AI 工作流。ModelArts Pro 以“授人以渔”的方式助力企业构建AI 能力,赋能不同行业的AI 应用开发者,让AI 变得触手可及。 与ModelArts的关系 ModelArts
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。 如果服务部署至边缘设备,请前往华为HiLens控制台的“技能开发>模型管理”页面查看部署的模型,“技能开发>技能管理”页面查看部署的技能。同时,技能自动部署至端侧设备,可前往华为HiLens
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。 如果服务部署至边缘设备,请前往华为HiLens控制台的“技能开发>模型管理”页面查看部署的模型,“技能开发>技能管理”页面查看部署的技能。同时,技能自动部署至端侧设备,可前往华为HiLens
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。 在“我的应用”页签下,选择已创建的应用,单击操作列的“查看”。 默认进入“应用总览”页签。 单击页面上方的“设备管理”。 进入“设备管理”页签。 部署新设备 在“设备管理”页面,您可以把应用部署到新的设备。 单击“部署新设备”,在“
Kit设备,详细操作指导请见注册HiLens Kit。 设备名称:显示同一帐号同一区域下注册在华为HiLens控制台的设备列表。 勾选设备处于“在线”状态的设备,然后单击技能名称右侧的“开始安装”,就开始安装技能。 设备列表的进度列会显示安装技能的进度,安装完成后,会显示“已安装”。 图1 服务部署 调试/部署
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。 如果服务部署至边缘设备,请前往华为HiLens控制台的“技能开发>模型管理”页面查看部署的模型,“技能开发>技能管理”页面查看部署的技能。同时,技能自动部署至端侧设备,可前往华为HiLens
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。 在“我的应用”页签下,选择已创建的应用,单击操作列的“查看”。 默认进入“应用总览”页签。 单击页面上方的“应用监控”。 进入“应用监控”页签,您可以查看当前版本应用的“基本信息”、“在线测试”、“历史版本”和“调用指南”。
Pro控制台界面,单击“自然语言处理”套件卡片的“进入套件”。 进入自然语言处理套件控制台。 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。 在“我的应用”页签下,选择已创建的应用,单击操作列的“查看”。 进入应用详情页,默认进入“应用开发”页签。 单击“应用
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。 在“我的应用”页签下,选择已创建的应用,单击操作列的“查看”。 进入应用详情页,默认进入“应用开发”页签。 图1 查看应用 单击页面上方的“应用监控”。 进入“应用监控”页面,您可以查看当前版本应用的“基本信息”、“在线测试”、“历史版本”和“调用指南”。
操作步骤 在ModelArts Pro控制台界面,单击“HiLens套件”卡片的“进入套件”。 默认进入“全部模板”页面。 单击“可训练模板(Beta)”,切换至“可训练模板”页签。 选择技能,单击技能模板卡片的“新建技能”。 首次使用可训练模板,弹出“访问授权”对话框,需要授权ModelArts。
由于模型训练过程需要有标签的数据,针对已上传的数据集,手动添加或修改标签。 单击数据集操作列的“标注”,进入数据集概览页单击右上角的“开始标注”,在“数据标注”页面手动标注数据。 查看标签解析 新建并选择训练数据集后,针对已标注的数据,在“标签解析”中查看标签样本的统计数据,横轴为“标签”,纵轴为标签对应的有效“样本数”。
由于模型训练过程需要有标签的数据,针对已上传的数据集,手动添加或修改标签。 单击数据集操作列的“标注”,进入数据集概览页单击右上角的“开始标注”,在“数据标注”页面手动标注数据。 查看标签解析 新建并选择训练数据集后,针对已标注的数据,在“标签解析”中查看标签样本的统计数据,横轴为“标签”,纵轴为标签对应的有效“样本数”。
检查图片标注是否准确,第二相区域标注工作量较大,建议基于自动标注的结果进一步优化标注精度。 可根据损失函数选择适当的训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例,有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后,单击“下一步”,进入应用开发的“模型评估”步骤,详细操作指引请参见评估模型。 父主题:
本样例训练数据集使用未标注数据。 为了保证模型的预测准确度,训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力,数据集尽量覆盖所有商品分类的图片,即覆盖所有标签的图片。 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。 所有图片放在一个文件目录下,示例如下所示。
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。 待新建的数据集有
每个数据的标注结果进行核对和确认。 自动标注数据 训练模型 选择训练数据后,无需用户配置任何参数即可开始训练商品识别模型,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
待新建的数据集存储至OBS的位置。 单击“数据集输出位置”右侧的“修改”,在弹出的“数据集输出位置”对话框中,选择“OBS桶”和“文件夹”,然后单击“确定”。 选择步骤1:准备数据中提前创建好的输出数据集的OBS路径“mapro-nlp/data-out”。 勾选已上传的数据集。
待识别文字最相似的取值,作为识别结果。 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”