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息就是训练数据集，您可以查看“数据集名称”、“描述”、“数据量”、“标注进度”、“创建时间”和“操作”，其中“操作”列可执行“管理”和“删除”操作。 图4 应用资产 “管理”：进入数据集管理页面，单击“开始标注”，可手动标注数据。 “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。
工作流”、“通用实体抽取工作流”等。 资源配置 分别选择“数据处理资源”和“模型训练资源”，即用于数据处理和模型训练的资源池和资源类型。 资源池可选“公共资源池”和“专属资源池”。 “公共资源池”：提供公共的大规模计算集群，资源按作业隔离。您可以按需选择不同的资源类型。 “专属资
通用实体抽取工作流 工作流介绍 准备数据 选择数据 训练模型 评估模型 部署服务 父主题： 自然语言处理套件
热轧钢板表面缺陷检测工作流 工作流介绍 准备数据 选择数据 训练模型 评估模型 部署服务 父主题： 视觉套件
云状识别工作流 支持上传多种云状图数据，构建云状的识别模型，用于高精度识别云的外部形状，进而用于气象预测工作。 刹车盘识别工作流 支持上传多种刹车盘图片数据，构建刹车盘的识别模型，用于快速、准确的识别刹车盘类型。 无监督车盘检测工作流 支持上传车牌图片数据，构建无监督车牌检测模型，用于识别不同场景下的车牌。
多语种文本分类工作流 工作流介绍 准备数据 选择数据 训练模型 评估模型 部署服务 父主题： 自然语言处理套件
评估模型 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
8-自定义字段类型（通用单模板分类工作流）、自定义字段类型（多模板分类工作流）。 查看应用开发配置 在“应用开发”页面，您可以查看应用开发过程中各个步骤的配置信息。 您也可以对工作流开发的配置信息进行编辑，通用单模板工作流操作指引请见工作流介绍，多模板工作流操作指引请见工作流介绍。 您也可以在
评估模型 工作流会用测试数据评估模型，在“应用开发>评估模型”页面，查看评估结果。 模型评估 图1 模型评估 训练模型的版本、标签数量、测试集数量。单击“下载评估结果”，可保存评估结果至本地。 评估参数对比 图2 评估参数对比 左侧是各个标签数据的精确率、召回率、F1值。勾选
息就是训练数据集，您可以查看“数据集名称”、“描述”、“数据量”、“标注进度”、“标签总数”、“创建时间”和“操作”，其中“操作”列可执行“管理”和“删除”操作。 “管理”：进入数据集管理页面，单击“开始标注”，可手动标注数据。 “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。
评估模型 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
评估模型 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
评估模型 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“工业智能体控制台>工业
工作流配置 资源配置 图4 资源配置 分别选择“数据处理资源”、“模型训练资源”、“测试资源部署”，即用于数据处理、模型训练和在线测试的资源池和资源类型。 资源池可选“公共资源池”和“专属资源池”。 “公共资源池”：提供公共的大规模计算集群，资源按作业隔离。您可以按需选择不同的资源类型。
行业”及工作流。 图4 新建应用 确认信息后，单击“确定”。 成功新建应用。 后续操作 根据所选的预置工作流开发应用。 通用单模板工作流 多模板分类工作流 父主题： 文字识别套件
评估模型 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，如准确率、召回率等，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“第二
根据工作流指引，创建单模板服务，通过模板训练文字识别模型，实现单模板图像的文字信息结构化提取。 创建单模板 多模板分类工作流 根据工作流指引，创建多模板服务，通过多模板训练模板分类器和文字识别模型，实现多模板图像的文字信息结构化提取。 创建多模板 调用API和SDK 部署服务后，支持通过调用API和SDK调用当前模板服务。
仅可对处于“在线”状态（即运行状态）的设备卸载应用。处于离线状态（即非运行状态）的设备无法卸载应用。 卸载应用会删除边缘设备的应用和应用数据，请谨慎操作。 在“设备管理”页面单击“操作”列的“卸载”，即可卸载应用。 升级应用版本 如果应用提供新版本，您可以选择升级应用版本。 在
评估模型 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参数、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 已在自然语言处理
评估模型 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参数、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 已在自然语言处理
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