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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择“无监督车牌检测工作流”新建应用，并训练模型，详情请见训练模型。
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 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。
”。 图2 训练详情 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。 选择适当的学习率和训练轮次。
”。 图2 训练详情 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。 选择适当的学习率和训练轮次。
GiB”，适合纯CPU类型的负载运行的模型。 如果资源池选择专属资源池，勾选自己在ModelArts创建的专属资源池。 计算节点个数 设置当前版本模型的实例个数。如果节点个数设置为1，表示后台的计算模式是单机模式；如果节点个数设置大于1，表示后台的计算模式为分布式的。请根据实际编码情况选择计算模式。
在“服务部署”页面，按表1填写服务的相关参数，然后单击右下角的“部署”。 图1 服务部署 表1 服务部署参数说明 参数 说明 服务名称 待部署的服务名称，首次部署服务请单击可修改默认服务名称。 如果在不同版本非首次部署服务，服务名称不支持修改。 描述 待部署服务的简要说明。 资源池 用于部署服务的资源池和
”。 图2 训练详情 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。 选择适当的学习率和训练轮次。
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
选择数据 在使用通用图像分类工作流开发应用时，您需要选择训练数据集，后续训练模型操作是基于您选择的训练数据集。 训练数据集可以选择创建一个新的数据集，也可以选择导入基于通用图像分类工作流创建的其他应用中已创建的数据集。 新建训练数据集 导入已有数据集 前提条件 通用图像分类工作流支持
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”。 默认进入“应用总览”页签。 您可以在“应用总览”页查看应用开发、更新应用版本；也可以切换页签，查看应用资产（数据集）、应用监控。 图1 应用总览 查看应用开发配置 在
练模型操作是基于您选择的训练数据集。 选择数据 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。 训练模型 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。 一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等
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。 评估模型 部署服务 模型准备完成后，您可以部署服务，用于分类自己所上传的文字内容，也可直接调用对应的API。 部署服务 父主题： 通用实体抽取工作流
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。 评估模型 部署服务 模型准备完成后，您可以部署服务，用于分类自己所上传的文字内容，也可直接调用对应的API。 部署服务 父主题： 多语种文本分类工作流
与其他云服务的关系 ModelArts Pro与周边服务的依赖关系如图1所示。 图1 ModelArts Pro与其他服务的关系 与统一身份认证服务的关系 ModelArts Pro使用统一身份认证服务（Identity and Access Management，简称IAM）实
模型训练的数据，上传至OBS中。 准备数据 选择数据 在使用通用文本分类工作流开发应用时，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。 选择数据 标注数据（可选） 由于模型训练过程需要大量有标签的数据，如果开发应用时，上传的训练数据集是未标注的，需要对数据集中的数据进行标注。
选择“所属行业”和“选择工作流”。 图3 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。
HiLens套件 HiLens为端云协同AI应用开发平台，提供简单易用的开发框架、开箱即用的开发环境、丰富的AI技能市场和云上管理平台，帮助用户高效开发多模态AI技能，并将其快速部署到端侧计算设备。 HiLens套件提供可训练技能模板开发技能，无需代码，只需自主上传训练数据，快速
指标较低的图片。 图2 详细评估 模拟在线测试 在“模型评估”页面，您可以在线测试当前模型，即通过上传测试图片，查看当前模型的预测结果。 待服务构建完成，单击“上传图片”，上传本地一张测试图片，即可查看当前模型版本的预测结果。 图3 模拟在线测试 后续操作 针对当前版本的模型，经
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
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ModelArts Pro控制台选择“HiLe
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