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ModelArts与ModelArts Pro的区别 ModelArts是一站式AI开发管理平台,提供领先算法技术,保证AI应用开发的高效和推理结果的准确,同时减少人力投入。ModelArts致力于底层模型专业开发、调参等。 ModelArts Pro根据预置工作流生成指定场景模
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。一次性很难获得一个满意的模型,需要反复的调整算法、数据,不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标,如精准率、召回率、F1值等,能帮助您有效的评估,最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“零售商品识别
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正确标签所对应样本的正确标签和预测标签,您可以对比正确标签和预测标签,判断当前模型对该样本的预测是否正确。 例如搜索框内输入标签“1”,下方会显示正确标签为“1”的样本中,预测正确的样本数在验证集中的占比。右侧显示正确标签为“1”的样本信息,包括样本的正确标签和预测标签。 图2 详细评估
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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。 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
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。 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
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,您可以在“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”。 图3 标签解析 后续操作 在“数据选择”页面选择训练数据集,并针对未标注的数据进行数据标注,然后单击“下一步”,进入应用开发的“模型
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。 勾选当前应用开发所需的训练数据集。 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,您可以在“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”。 后续操作 在“数据选
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”。
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
图6 数据集标注任务 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”。 图7 标签解析 后续操作 选择训练数据集后,单击右下角的“下一步”,进入应用开发的“模型训练”步骤,详细操作指引请参见4