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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。
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。当前ModelArts Pro开放了文字识别套件、自然语言处理套件、视觉套件、HiLens套件,详细介绍请见产品介绍。用户基于自身行业、场景的需求,快速自
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HiLens套件。您也可以通过查看工作流定位所需使用的套件。 在ModelArts
如果之前的版本还没开发完,会弹出“开发新版本”提示框,单击“确认”,进入新版本的开发页面。 图1 开发新版本 在新版本的应用开发页面,您可以基于上一版本的工作流配置,更新工作流开发的各个步骤,重新部署服务。 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个标签的样本数不
Pro管理控制台,单击“视觉套件”卡片的“进入套件”。 进入视觉套件控制台。 在左侧导航栏选择“应用开发>工作台”。 默认进入“我的应用”页签。 在“我的应用”页签下,选择已创建的应用,单击操作列的“查看”。 进入应用详情页。 在“开发版本列表”右侧,单击“开发新版本”。 进入新版本工作流的开发页面。 如
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“第二相面积含量测定工作流”新建应用,并训练模型,详情请见训练模型。
步骤7:评估模型 在“应用开发>模型评估”页面,可以针对当前版本的模型进行模型评估,查看评估参数对比和详细评估。 模型评估 “模型评估”下侧显示当前模型的版本、标签数量、验证集数量。 图6 模型评估 评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参数值,包括“精准率”、“召回率”、“F1值”。您可以单击“添加对比版本”。
ModelArts Pro上传的训练数据集存储在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。 训练模型的运行脚本存储在OBS中。 训练模型输出的模型存储在指定的OBS中。
SK)两部分,华为云通过AK识别用户的身份,通过SK对请求数据进行签名验证,用于确保请求的机密性、完整性和请求者身份的正确性。 登录访问密钥页面,依据界面操作指引,获取AK、SK。下载得到的访问密钥为credentials.csv文件,文件中的B列和C列分别是AK、SK信息。 图4
评估模型 在“模型评估”页面,您可以针对当前版本的模型进行模型评估,查看评估参数对比和详细评估,也可以模拟在线测试。 图1 评估模型 模型评估 “模型评估”下侧显示当前模型的版本、标签数量、验证集数量。 评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参数值,包括“精准率”、“召回
评估模型 在“模型评估”页面,您可以针对当前版本的模型进行模型评估,查看评估参数对比和详细评估,也可以模拟在线测试。 图1 评估模型 模型评估 “模型评估”下侧显示当前模型的版本、验证集数量。 评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参数值,包括“精准率”、“召回率”、
评估模型 在“模型评估”页面,您可以针对当前版本的模型进行模型评估,查看评估参数对比和详细评估,也可以模拟在线测试。 图1 评估模型 模型评估 “模型评估”下侧显示当前模型的版本、验证集数量。 评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参数值,包括“精准率”、“召回率”、
评估模型 在“模型评估”页面,您可以针对当前版本的模型进行模型评估,查看评估参数对比和详细评估,也可以模拟在线测试。 图1 评估模型 模型评估 “模型评估”下侧显示当前模型的版本、验证集数量。 评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参数值,包括“精准率”、“召回率”、
评估模型 在“模型评估”页面,您可以针对当前版本的模型进行模型评估,查看评估参数对比和详细评估,也可以模拟在线测试。 图1 评估模型 模型评估 “模型评估”下侧显示当前模型的版本、验证集数量。 评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参数值,包括“精准率”、“召回率”。您可以在上方单击“添加对比版本”,在
添加标签集 当上传的数据集状态为“未标注数据集”,需要添加标签名称。 单击文本框下方的添加标签。 鼠标移至文本框,单击文本框右侧的删除标签。 新建训练数据集后,勾选当前应用开发所需的训练数据集。 标注数据 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,您可以手动添加或修改标签,每个标签至少有五个数据。
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
文本数据至少包含2个及以上的标签。每个分类标签需要准备5个及以上数据,为了训练出效果较好的模型,建议每个分类标签准备100个以上的数据。 多语种文本分类工作流仅支持对单语种的文本分类,当前支持文本分类的语种包括英语、法语、德语、西班牙语、葡萄牙语、阿拉伯语等。暂不支持对同一文本中含多语种的文本进行分类训练。
签颜色。 单击文本框下方的添加标签。 鼠标移至文本框,单击文本框右侧的删除标签。 新建数据集后,勾选当前应用开发所需的训练数据集。 由于模型训练过程需要有标签的数据,如果您上传的是已标注数据,上传后可查看标签解析。如果您想手动修改标签,可单击数据集操作列的“标注”,进入数据集概览
由于模型训练过程需要有标签的数据,如果您上传的是已标注数据,上传后可查看标签解析。如果您想手动修改标签,可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”页面手动修改标注数据。 如果您上传的是未标注数据,您单击数据集操作列的“标注”,进入数据集概览页单击
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 单击右下角的“发布部署”。 进入应用开发的“服务部署”页面。