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ModelArts Pro 是为企业级AI应用打造的专业开发套件。基于华为云的先进算法和快速训练能力,提供预置工作流和模型,提升企业AI应用的开发效率,降低开发难度。同时,支持客户自主进行工作流编排,快速实现应用的开发、共享和发布,共建开放生态,实现普惠行业AI落地。 ModelArts Pro
HiLens安全帽检测工作流流程 表1 使用预置工作流开发应用流程 流程 说明 详细指导 连接端侧和云侧 首先,连接您购买的HiLens Kit,并将HiLens Kit注册到Huawei HiLens平台,连接端侧与云侧。 注册HiLens Kit 选择HiLens套件 根据您的实际使用需求选择HiL
据、训练模型,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。使用零售商品识别工作流开发应用的步骤如下所示: 步骤1:准备数据 步骤2:新建应用
训练的数据,实现安全、高可靠和低成本的存储需求。OBS的更多信息请参见《对象存储服务控制台指南》。 与ModelArts的关系 ModelArts Pro底层依托一站式AI 开发管理平台ModelArts 提供的领先算法技术,保证AI 应用开发的高效和推理结果的准确,同时减少人力
善的桶管理和对象管理操作。推荐使用此工具创建桶或上传对象。obsutil是一款用于访问管理OBS的命令行工具,对于熟悉命令行程序的用户,obsutil是执行批量处理、自动化任务较好的选择。 如果您的业务环境需要通过API或SDK执行数据上传操作,或者您习惯于使用API和SDK,推
准确率和误差变化。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“无监督车牌检测工作流”新建应用,并已执行完“数据选择”步骤,详情请见选择数据。 训练模型 图1 训练模型 在“模型训练”页面,选择“训练模型”和“车辆场景”。 “训练模型”:可选“基础模型(精度较低,但推理速度快)”和“高精模型(精度高,但推理速度较慢)”。
样本数量级相同,并尽量接近,如果有的类别数据量很高,有的类别数据量较低,会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 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。 后续操作 模型训练完成后,单击“下一步”,进入应用开发的“模型评估”步骤,详细操作指引请参见评估模型。
样本数量级相同,并尽量接近,如果有的类别数据量很高,有的类别数据量较低,会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 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。 后续操作 模型训练完成后,单击“下一步”,进入应用开发的“模型评估”步骤,详细操作指引请参见评估模型。
样本数量级相同,并尽量接近,如果有的类别数据量很高,有的类别数据量较低,会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 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。 后续操作 模型训练完成后,单击“下一步”,进入应用开发的“模型评估”步骤,详细操作指引请参见评估模型。
样本数量级相同,并尽量接近,如果有的类别数据量很高,有的类别数据量较低,会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 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。 后续操作 模型训练完成后,单击“下一步”,进入应用开发的“模型评估”步骤,详细操作指引请参见评估模型。
样本数量级相同,并尽量接近,如果有的类别数据量很高,有的类别数据量较低,会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 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。 后续操作 模型训练完成后,单击“下一步”,进入应用开发的“模型评估”步骤,详细操作指引请参见评估模型。
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。 后续操作
当前服务提供预置预训练模型“高精版”、“均衡版”、“基础版”,在“预训练模型”列表中可查看“模型精度”、“推理速度”、“训练速度”和模型“简介”。 参数配置 在“参数配置”填写“学习率”和“训练轮次”。 “学习率”用来控制模型的学习速度,范围为(0,1]。 “训练轮次”指模型训练中遍历数据集的次数。
当前服务提供预置预训练模型“高精版”、“均衡版”、“基础版”,在“预训练模型”列表中可查看“模型精度”、“推理速度”、“训练速度”和模型“简介”。 参数配置 在“参数配置”填写“学习率”、“训练轮次”和“语种”。 “学习率”用来控制模型的学习速度,范围为(0,1]。 “训练轮次”指模型训练中遍历数据集的次数。
样本数量级相同,并尽量接近,如果有的类别数据量很高,有的类别数据量较低,会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 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。 后续操作 模型训练完成后,单击“下一步”,进入应用开发的“模型评估”步骤,详细操作指引请参见评估模型。
效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 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。 后续操作 更新版本后,您可以在“应用详情”页的开发版本列表查看当前应用各个版本的“版本名称”、“进展”、“模型精准率”、“模型召回率”、“F1值”、“更新时间”和可执行的“操作”。 图2
根据数据量选择适当的学习率和训练轮次。 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。 后续操作 更新版本后,您可以在“应用详情”页的开发版本列表查看当前应用各个版本的“版本名称”、“进展”、“模型精准率”、“模型召回率”、“F1值”、“更新时间”和可执行的“操作”。 图2
”或“csv”,且一次上传文件的总大小不能超过8MB。“文本与标签分割符”与“多标签分割符”不能选同一个。 “模式”:选择“文本和标注合并”或“文本和标注分离”模式。界面中已给出示例,请参考示例判断需添加的文件属于哪一种模式。 “文本与标签分隔符”:可设置为“Tab键”、“空格”
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。 待新建的数据集有一个默认存储位置。如果需要修改数据集存储位置,请单击“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,选择“OBS桶”和“文件夹”,然后单击“确定”。
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。 待新建的数据集有一个默认存储位置。如果需要修改数据集存储位置,请单击“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,选择“OBS桶”和“文件夹”,然后单击“确定”。