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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。
超过4M。 多模板工作流 保证图片质量:不能有损坏的图片;目前支持的格式包括JPG、JPEG、PNG、BMP。 图片最大边不大于4096px,最小边不小于100px,且大小不超过4M。 训练分类器的数据集要求将图片放在一个目录里,并压缩成zip文件,文件大小不应大于10M。 自然语言处理套件
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”
支持自主上传文本数据,构建高精度文本分类预测模型,适配不同行业场景的业务数据,快速获得定制服务。此工作流仅支持对中文进行文本分类,且支持单标签分类和多标签分类。 适用场景 智能问答、舆情分析、内容推荐等场景。 优势 针对场景领域提供预训练模型,分类准确率高。 提供完善的文本处理能力,支持
调用API和SDK 部署服务后,“应用开发>部署”页面下方的调用指南,显示“API调用”和“SDK调用”页签,您可以通过调用API和SDK调用当前模板服务。 SDK调用 API调用 图1 部署服务 调用时,如果出现ModelArts.4204报错,请参见ModelArts.4204服务未开通报错进行处理。
模型训练完成后,可在“应用开发>评估”页面评估分类器和模板,详情请见步骤8:评估模板。 步骤8:评估模板 在“应用开发>评估”页面包含分类器评估和模板评估 ,其中分类器评估用于识别模板类型,模板评估用于识别对应模板中的文字。 分类器评估 默认进入“本地上传”页签,打开“分类模式”和“动态识别”开关。 单击“
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”。
生产力工具,提供了一种全新的行业AI 落地方式,将算法专家的积累和行业专家的知识沉淀在相应的套件和行业工作流(Workflow) 中,真正实现赋能行业AI 应用开发者,全面提升行业AI 开发效率和落地效果。 图1 功能架构 应用开发 应用开发面向企业和行业用户开放,提供特定行业场景的预置行业工作流
IMG_20180919_114747.jpg │ IMG_20180919_114947.jpg 按照上述要求准备训练数据集和SKU数据集,文件夹分别命名为“Training-Dataset”和“SKU-Dataset”,并保存至本地。 登录OBS服务,创建桶和文件夹,用于存放数据集。 创建名称为“mapro-vison”的OBS桶。
适用场景 钢铁制造。 优势 模型精度高,识别速度快;更新模型简便。 云状识别工作流 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
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”。
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,判断当前模型预测该样本是否预测正确。 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10 详细评估
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