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在使用云状识别工作流开发应用时，您需要新建或导入训练数据集，后续训练模型操作是基于您选择的训练数据集。 由于模型训练过程需要有标签的数据，如果您上传未标注数据，需要手动标注数据。 选择数据 训练模型 选择训练数据后，无需用户配置任何参数即可开始训练云状类型识别模型，并查看训练的模型准确率和误差的变化。 训练模型
如何访问ModelArts Pro 云服务平台提供了提供了管理控制台的管理方式。 ModelArts Pro提供了简洁易用的管理控制台，包括自然语言处理、视觉AI、文字识别、语音识别等应用开发功能，您可以在管理控制台端到端完成您的AI应用开发。 使用ModelArts Pro管理
可视化界面：全流程可视化。 全生命周期：从数据标注、模型训练、服务部署、增量更新的全生命周期。 专属定制：根据场景数据自定制模型 。 高效的行业算法 多行业：积累10+行业/场景的预训练模型。 高精度：大部分模型的准确率高于90%。 少数据：训练所需的数据量更少。 智能标注：提升标注效率。
与OBS关系 上传训练数据集 ModelArts Pro上传的训练数据集存储在OBS中。 标注数据 ModelArts Pro标注的数据存储在OBS中。 管理数据集 数据集存储在OBS中。 数据集的标注信息存储在OBS中。 支持从OBS中导入数据。 训练模型 训练模型使用的数据集存储在OBS中。
无监督车牌检测工作流 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
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
在特定场景下能够解决具体问题。 资源池 用于数据处理、模型训练、服务部署的资源池和资源类型，分为“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。 “专属资源池”：提供独享的计算资源，可用于数据处理、模型训练、服务部署。专属资源池不与其他
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。
训练模型 选择训练数据后，基于已标注的训练数据，选择预训练模型、配置参数，用于训练安全帽检测模型。 前提条件 已创建用于存储数据的OBS桶及文件夹，且数据存储的OBS桶与ModelArts Pro在同一区域，详情请见创建OBS桶。 已在ModelArts Pro控制台选择“HiL
在开发应用之前，您需要设计好商品标签，并自行准备数据集并上传至OBS桶及文件夹中。 由于数据安全原因，本样例不提供具体的样例数据，仅提供适用本次样例的数据要求。本次样例需要准备两份数据，一份训练数据集用于训练模型，一份SKU数据用于创建SKU，即商品各类单品的图片，方便后续针对训练数据集中的数据进行自动标注。 商品标签
训练模型 针对已标注完成的训练数据，开始训练模型，您可以查看训练的模型准确率和误差变化。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“云状识别工作流”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 在“模型训练”页面，单击“开始训练”。 模型训练一般需要运行一段时间，等
训练模型 针对已标注完成的训练数据，开始训练模型，您可以查看训练的模型准确率和误差变化。 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”。
部署服务。 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个类别的图片量不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，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。 如果分割效
训练模型 选择训练数据后，基于已标注的训练数据，选择预训练模型、配置参数，用于训练实体抽取模型。 前提条件 已在自然语言处理套件控制台选择“通用实体抽取工作流”新建应用，并选择训练数据集，详情请见选择数据。 训练模型 图1 模型训练 在“模型训练”页面配置训练参数，开始训练模型。
训练模型 针对已标注完成的训练数据，开始训练模型，您可以查看训练的模型准确率和误差变化。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“刹车盘识别工作流”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 在“模型训练”页面，单击“开始训练”。 模型训练一般需要运行一段时间，
云状识别工作流 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
训练模型 选择训练数据后，基于已标注的训练数据，选择预训练模型、配置参数，用于训练文本分类模型。 前提条件 已在自然语言处理套件控制台选择“通用文本分类工作流”新建应用，并选择训练数据集，详情请见选择数据。 训练模型 图1 模型训练 在“模型训练”页面，勾选模型训练所使用的“预训
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
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