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监控应用 在线部署的应用,您可以在开发并部署服务后监控应用,包括应用的基本信息、在线测试应用、查看应用历史版本、查看应用的调用指南。 前提条件 已开发并部署服务,详情请见部署服务。 进入应用监控页面 登录ModelArts Pro管理控制台,单击“视觉套件”卡片的“进入套件”。 进入视觉套件控制台。
估状态为端到端地对待识别图片自动分类并进行结构化识别。 上传在线图片 单击“在线URL”,切换至“在线URL”页签。在“开始识别”左侧输出框中输入待测试的图片URL地址,或者拖拽测试图片至虚线框内上传图片区域,上传在线图片作为测试图片。 上传图片后,右侧会显示模板识别结果,包括“模板ID”、“模板名”、“置信度”。
待部署的服务名称,单击可修改服务默认服务名称。 描述 待部署服务的简要说明。 服务部署方式 当前只支持在线部署方式。 计算节点规格 界面选择计算规格。 服务自动停止 设置服务自动停止的时间,在线服务运行状态在所选的时间点后自动停止,同时在线服务也停止计费。 部署成功后,页面显示“服务部署成功”。 单击“查看应用
单击“上一步”,对当前模板进行修改。 如果识别结果正确,可单击“下一步”,部署模板。 上传在线图片 在“应用开发>评估”页面,单击“在线URL”,切换至“在线URL”页签。 图3 上传在线图片 在“开始识别”左侧输出框中输入待测试的图片URL地址,或者拖拽测试图片至虚线框内上传图片区域。
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”。 监控基本信息 在“应用监控”页面,您可以查看应用的基本信息,针对不准确的信息,您可以单击“修改”,在右侧弹出的对话框中修改应用的部署信息。 图2 应用基本信息 在线测试应用 在“应用监控”页面,您可以针
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。
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。 图3 模拟在线测试 后续操作 针对当前版本的模型,经
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。 “在线服务”:将服务部署为在线服务,进而在线使用服务,也可以直接调用对应的API。 “HiLens部署”:将服务部署至HiLens设备。当前部署支持的HiLens设备为Atlas
部署服务后,调用API失败怎么办? 在ModelArts Pro使用预置工作流部署服务后,可通过调用API和SDK调用已部署的在线服务。如果调用API失败,可根据返回的错误码及错误信息解决问题,具体的错误码说明请见表1。 表1 API调用指导 行业套件 调用API方法 错误码 文字识别套件
“部署方式”:选择应用的部署方式。 “在线服务”:将服务部署为在线服务,进而在线使用服务,也可以直接调用对应的API。 “边缘服务”:将服务部署至边缘设备。当前边缘服务部署支持的智能边缘设备为Atlas 500。 热轧钢板表面缺陷检测工作流和零售商品识别工作流仅支持“在线部署”,云状识别工作流和
现园区自动检测工人未戴安全帽的行为。 适用场景 智慧园区。 优势 模型精度高,检测速度快,更新模型简便。 端云协同推理:端侧设备可协同云侧在线更新模型,快速提升端侧精度。 对接华为HiLens技能开发平台,一键式创建技能,快速部署技能至端侧设备。 后续还会提供更多场景的可训练技能模板,敬请期待。
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,如精准率、召回率、F1值等,并且同时启动一个在线测试服务,供您模拟在线测试,帮助您有效评估模型,最终获得一个满意的模型。 评估模型 部署服务 模型准备完成后,您可以部署服务,用于识别云状的类型,也可以直接调用对应的API和SDK识别。
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,如精准率、召回率、F1值等,并且同时启动一个在线测试服务,供您模拟在线测试,帮助您有效评估模型,最终获得一个满意的模型。 评估模型 部署服务 模型准备完成后,您可以部署服务,用于识别图像的类别,也可以直接调用对应的API和SDK识别。
“删除”:单击“删除”,弹出“删除数据集”对话框,单击“确认”,即可删除当前数据集。 查看应用监控 如果应用的部署方式是在线部署,您可以在“应用详情”页的“应用监控”页签下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”,详情请见监控应用。 父主题: 视觉套件
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,如精准率、召回率、F1值等,并且同时启动一个在线测试服务,供您模拟在线测试,帮助您有效评估模型,最终获得一个满意的模型。 评估模型 部署服务 模型准备完成后,您可以部署服务,用于识别刹车盘的类型,也可以直接调用对应的API和SDK识别。
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,如精准率、召回率、F1值等,并且同时启动一个在线测试服务,供您模拟在线测试,帮助您有效评估模型,最终获得一个满意的模型。 评估模型 部署服务 模型准备完成后,您可以部署服务,用于检测和识别车牌,也可以直接调用对应的API和SDK识别。
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,如精准率、召回率、交并比等,并且同时启动一个在线测试服务,供您模拟在线测试,帮助您有效评估模型,最终获得一个满意的模型。 评估模型 部署服务 模型准备完成后,您可以部署服务,用于为给定的金相图像测定
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,如精准率、召回率、F1值等,并且同时启动一个在线测试服务,供您模拟在线测试,帮助您有效评估模型,最终获得一个满意的模型。 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
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,如精准率、召回率、F1值等,并且同时启动一个在线测试服务,供您模拟在线测试,帮助您有效评估模型,最终获得一个满意的模型。 评估模型 部署服务 模型准备完成后,您可以部署服务,用于识别热轧钢板表面图片
并训练模型,详情请见训练模型。 评估模型 在“模型评估”页面,您可以针对当前版本的模型进行模型评估,查看评估参数对比和详细评估,也可以模拟在线测试。 图1 评估模型 模型评估 “模型评估”下侧显示当前模型的版本、验证集数量。 评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参