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用的过程。通过上传模板图片、框选参照字段和识别区、上传训练集,自动训练并生成模板分类器和文字识别模型,并将生成的模型部署为在线服务。部署完成后,用户可通过在线服务自动分类模板并识别模板中的文字。 首先,请仔细阅读准备工作罗列的要求,提前完成准备工作。使用多模板分类工作流开发应用的步骤如下所示:
为保证模型的泛化能力,数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。 数据集样本数应大于100,用于测试的已标注数据应不少于20张,样本数达1万张以上性能更优。 为了准确率,建议数据集中标注数据占总数据量的10%,用于测试模型,其余90%无需标注。 针对未标注数据,要求将图片放在一个目录里,示例如下所示。
极致性能 依托ModelArts 基础平台,深度软硬件协同。 资源秒级调度,按需使用。 训练任务性能提升30%。 灵活开放 灵活的部署方式:支持在线部署、边缘部署、Hilens部署等多种部署方式。 自定义工作流编排:结合行业知识,编排AI应用开发流程。 开放的生态:用户间快速共享、交易。
“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。使用专属资源池需要在ModelArts创建专属资源池。 “部署方式”:选择应用的部署方式,当前仅支持“在线部署”。 确认信息后,单击“确定”。 进入“应用开发”页面,您可以根据流程指引,基于您选择的工作流开发应用。 图4 开发应用 后续操作 根据所选的预置工作流开发应用。