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击选择“评估范围”，单击“添加对比版本”。 详细评估 “详细评估”下方显示各个标签下的样品数量比例，单击各标签，右侧可查看该标签识别错误的图片。 后续操作 针对当前版本的模型，经过模型评估后，如果根据业务需求，模型还需继续优化，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。
详细评估 “详细评估”下方显示各个标签下正确率，即对应标签下预测正确的样本数占该标签下样本总数比例，单击各标签，右侧可查看该标签识别错误的图片。 后续操作 针对当前版本的模型，经过模型评估后，如果根据业务需求，模型还需继续优化，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。
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“损失变化”。 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。 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
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“交并比变化情况”和“损失变化”。 图1 模型训练 模型如何提升效果 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。
当前HiLens套件提供HiLens安全帽检测技能，支持自主上传图片数据，构建高精度安全帽检测模型，快速开发安全帽检测技能，实现园区自动检测工人未戴安全帽的行为。 功能介绍 面向智慧园区的安全帽检测技能，支持自主上传图片数据，构建高精度安全帽检测模型，快速开发安全帽检测技能，实现园区自动检测工人未戴安全帽的行为。
详细评估 “详细评估”下方显示各个标签下正确率，即对应标签下预测正确的样本数占该标签下样本总数比例，单击各标签，右侧可查看该标签识别错误的图片。 后续操作 针对当前版本的模型，经过模型评估后，如果根据业务需求，模型还需继续优化，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。
击选择“评估范围”，单击“添加对比版本”。 详细评估 “详细评估”下方显示各个标签下的样品数量比例，单击各标签，右侧可查看该标签识别错误的图片。 后续操作 针对当前版本的模型，经过模型评估后，如果根据业务需求，模型还需继续优化，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。
详细评估 “详细评估”下方显示各个标签下准确率，即对应标签下预测正确的样本数占该标签下样本总数比例，单击各标签，右侧可查看该标签识别错误的图片。 后续操作 针对当前版本的模型，经过模型评估后，如果根据业务需求，模型还需继续优化，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。
由于该工作流所需数据集需标注10%数据量用于测试，其余90%无需标注。针对已上传的数据集，您可以手动添加或修改标签。 单击数据集操作列的“标注测试图片”，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。 导入数据集 在“数据选择”页面，单击“导入数据集”。 弹出“导入数据集”对话框。
在文本列表中，单击文本，当文本背景变为蓝色时，表示已选择。当文本有多个标签时，可以单击文本标签上方的删除单个标签。 基于标签修改 在数据集详情页，单击“已标注”页签，在图片列表右侧，显示全部标签的信息。 批量修改：在“全部标签”区域中，单击操作列的编辑图标，然后在文本框中修改标签名称，选择标签颜色，单击“确定”完成修改。
自然语言处理套件 自然语言处理套件为客户提供自然语言处理的自定制工具，旨在帮助客户高效地构建行业、领域的高精度文本处理模型，可应用于政府、金融、法律等行业。 自然语言处理套件提供了预置工作流，覆盖多种场景，支持自主上传训练数据，自主构建和升级高精度识别模型。用户自定义模型精度高，识别速度快。
工作流介绍 工作流简介 观察云的外部形状，即云的外形特征、结构特点和云底高度，对预测天气变化有重要的影响。ModelArts Pro提供云状识别工作流，为您提供高精度的云状识别算法，通过云的外部形状预测天气变化。 功能介绍 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。
部署服务 评估模型后，就可以部署服务，开发通用图像分类的专属应用，此应用用于识别输入图像的类型，也可以直接调用对应的API和SDK识别。 前提条件 已在“工业智能体控制台>工业AI开发>工业AI开发工作流”选择“通用图像分类工作流”新建应用，并评估模型，详情请见评估模型。 由于部
部署服务 模型准备完成后，您可以部署服务，开发属于自己的语种文本分类应用，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“多语种文本分类工作流”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。
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。
更新应用版本 一个模型很难一次性就训练到最佳的效果，可能需要结合模型评估报告和校验结果不断扩充数据和调优。 因此ModelArts Pro提供版本更新的功能，首次版本为v1，然后v2、v3......以此类推。可以通过调整训练数据和算法，多次训练，获得更好的模型效果。 每修改一次
训练模型 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“多语种文本分类工作流”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 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，用于训练实体抽取模型。 前提条件 已在自然语言处理套件控制台选择“通用实体抽取工作流”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”页面配置训练参数，开始训练模型。
训练模型 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
工作流介绍 工作流介绍 功能介绍 支持自主上传文本数据，构建高精度实体抽取模型，适配不同行业场景的业务数据，快速获得定制服务。 适用场景 知识图谱、文本理解、智能问答、舆情分析等实体抽取场景。 优势 针对多场景领域提供预训练模型，支持抽取文本中的实体，分类准确率高。 提供完善的文
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