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在右侧“框选识别区”中的“字段类型”下拉框中，单击“创建新字段类型”。 弹出“创建字段类型”对话框。 填写字段类型信息。 图2 创建字段类型 “字段类型名称”：填写待创建的字段类型名称，如识别身份证照片，可新增字段类型“出生日期”。
部署完成后，用户可通过在线服务识别出图片中的所有蛋糕以及图片中每个蛋糕的类别，也可以直接调用API和SDK识别。 首先，请仔细阅读罗列的要求，提前完成准备工作。
在“应用资产>自定义字段类型”页面下，可以查看自己定义的字段类型，也可单击“创建字段类型”，在此处创建新的字段类型，详情请见2.4.8-自定义字段类型（通用单模板分类工作流）、自定义字段类型（多模板分类工作流）。
云状识别工作流 刹车盘识别工作流 根据工作流指引，开发刹车盘类型识别服务，通过上传训练数据，训练生成刹车盘类型识别模型，自主更新和调整模型精度，实现高精度的刹车盘类型识别功能。
图10 框选识别区 在右侧“框选识别区”中填写“框选字段”，选择“字段类型”。 本样例的框选字段可按框选内容自己定义，字段类型均可选择“常规”。 如果“默认字段类型”不能满足您的业务需求，您可以在字段类型下拉框单击“创建新字段类型”，创建新字段类型。
资源池 用于部署服务的资源池和资源类型。资源池可选“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。您可以按需选择不同的资源类型。 “专属资源池”：提供独享的计算资源，不与其他用户共享，更加高效。
用户基于自身行业、场景的需求，快速自定制需求，选择合适的套件以及工作流，然后根据工作流指引进行应用开发。 用户使用ModelArts Pro开发应用的流程如图1所示，首次使用ModelArts Pro的操作指引请见表1。
资源池 用于部署服务的资源池和资源类型。资源池可选“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。您可以按需选择不同的资源类型。 “专属资源池”：提供独享的计算资源，不与其他用户共享，更加高效。
在ModelArts Pro控制台开发应用时，会占用OBS资源，需要收取一定费用，收费规则请参见对象存储服务OBS。
通用单模板工作流 工作流介绍 上传模板图片 定义预处理 框选参照字段 框选识别区 评估应用 部署服务 自定义字段类型 编辑应用 删除应用 父主题： 文字识别套件
文字识别套件提供预置工作流供您选择，全流程可视化完成AI应用开发以及持续迭代。 选择预置工作流 单模板工作流 通过工作流指引构建文字识别模板，识别单个板式图片中的文字，快速实现文档、票证等场景的文字识别。详情请见使用单模板工作流开发应用。
多模板分类工作流 工作流介绍 上传模板图片 定义预处理 框选参照字段 框选识别区 训练分类器 评估应用 部署服务 编辑应用 自定义字段类型 删除应用 父主题： 文字识别套件
在工业智能体控制台开发应用时，会占用OBS资源，需要收取一定费用，收费规则请参见对象存储服务OBS。 操作步骤 在工业智能体控制台界面，在左侧导航栏选择“工业AI开发>工业AI开发工作流”。 默认进入“工业AI开发工作流”页签。
资源池 用于服务部署的资源池和资源类型，可选“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。您可以按需选择不同的资源类型。 “专属资源池”：提供独享的计算资源，不与其他用户共享，更加高效。
资源池 用于服务部署的资源池和资源类型，可选“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。您可以按需选择不同的资源类型。 “专属资源池”：提供独享的计算资源，不与其他用户共享，更加高效。
资源池 用于部署服务的资源池和资源类型。资源池可选“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。您可以按需选择不同的资源类型。 “专属资源池”：提供独享的计算资源，不与其他用户共享，更加高效。
您可以开发云状识别模型，自主上传数据训练模型，实现云状类别识别功能。 图1 云状识别工作流流程 表1 云状识别工作流说明 流程 说明 详细指导 准备数据 在使用云状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中。
在ModelArts Pro控制台开发应用时，会占用OBS资源，需要收取一定费用，收费规则请参见对象存储服务OBS。
“数据切分” 仅“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”和“声音分类”类型数据集支持进行数据切分功能。 默认不启用。启用后，需设置对应的训练验证比例。 输入“训练集比例”，数值只能是0~1区间内的数。设置好“训练集比例”后，“验证集比例”自动填充。
本样例使用已标注数据训练模型，数据集要求如下： 文件格式要求为txt或者csv，文件大小不能超过8MB。 以换行符作为分隔符，每行数据代表一个标注对象。 每个分类标签需要准备5个及以上数据，为了训练出效果较好的模型，建议每个分类标签准备100个以上的数据。
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