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类器。 进入评估应用页面 登录“ModelArts Pro>文字识别套件”控制台，默认进入“应用开发>工作台”页面。在“我的应用”页签下，选择应用并单击操作列的“查看”，进入应用详情页，可从“应用资产”和“应用开发”两个页签进入评估模板页面。 在“应用资产”页面，默认进入“分类器
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 Pro控制台界面，单击“HiLens套件”卡片的“进入套件”，进入HiLens套件控制台。 新建可训练技能（使用可训练技能模板） 基于预置的可训练技能新建技能，填写技能的基本信息。 新建可训练技能 开发技能（HiLens安全帽检测技能）
步骤2：新建应用 登录ModelArts Pro控制台，单击“文字识别”套件卡片的“进入套件”。 默认进入“应用开发>工作台”页面的“我的应用”页签。 图1 进入套件 在“我的应用”页签下，单击“新建应用”。 进入“新建应用”页面。 图2 新建应用 根据业务需求填写“应用名称”、“应用负责
练详情。 查看训练详情 模型训练完成后，可在“模型训练”页面查看“训练详情”，包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 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
ModelArts Pro如何收费？ 目前ModelArts Pro开放了文字识别套件、自然语言处理套件、视觉套件和HiLens套件，其中，文字识别套件、自然语言处理套件和视觉套件已商用，HiLens条件处于公测阶段。各个套件的计费项和计费模式如下： 文字识别套件 自然语言处理套件
练详情。 查看训练详情 模型训练完成后，可在“模型训练”页面查看“训练详情”，包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 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
步骤2：新建应用 登录ModelArts Pro控制台，单击“自然语言处理套件”卡片的“进入套件”。 默认进入“应用开发>工作台”页面的“我的应用”页签。 图1 进入套件 在“我的应用”页签下，单击“新建应用”。 进入“新建应用”页面。 图2 新建应用 填写应用的“基本信息”、“工作流配置”和“资源配置”。
部署服务 模型准备完成后，您可以在“服务部署”步骤，快速创建技能，并一键安装技能至端侧设备。也可以进入HiLens Studio自动创建技能，进一步调试技能。 前提条件 已在ModelArts Pro控制台选择“HiLens安全帽检测”可训练模板新建技能，并评估模型，详情请见评估模型。
如何使用ModelArts Pro 使用流程 注册华为帐号并开通华为云 申请行业套件 配置访问授权
详情请见框选识别区。 进入评估页面 登录“ModelArts Pro>文字识别套件”控制台，默认进入“应用开发>工作台”页面。选择应用并单击“操作”列的查看，进入“应用资产”页面。 图1 进入评估页面 在“应用资产”页面，单击已有模板操作列的“评估”，进入“应用开发>评估”页面。
如何上传数据至OBS？ 使用ModelArts Pro进行应用开发时，您需要将数据上传至对象存储服务（OBS）桶中。您可以登录OBS管理控制台创建OBS桶，并在您创建的OBS桶中创建文件夹，然后再进行数据的上传，OBS上传数据的详细操作请参见《对象存储服务快速入门》。 您在创建O
弹出添加已有模板对话框。 勾选模板，确认模板信息后，单击“确定”。 “应用开发>训练分类器”页面会显示新添加的模板。 训练分类器 单击“开始训练”。服务进入“应用开发>评估”页面，开始训练模型。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，详情请见评估应用。 删除模板 如果已创建
已在文字识别套件控制台选择“多模板分类工作流”新建应用，并完成评估模板步骤，详情请见评估应用。 操作步骤 在“应用开发>部署”页面完成模板评估后，单击“下一步”，进入“创建模板>部署”页面直接发布模板，页面显示“恭喜您，已发布成功”。 图1 部署模板 发布模板后，在“应用开发>部署”页面，您可以进行如下操作。
根据您的实际使用需求选择文字识别套件。您也可以通过查看工作流定位所需使用的套件。 在ModelArts Pro控制台界面，单击“文字识别”套件卡片的“进入套件”，进入文字识别套件控制台。 新建应用 基于已选择的工作流新建应用，填写应用基本信息、选择工作流。 新建应用 开发应用 通用单模板工作流 根
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 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。
练详情。 查看训练详情 模型训练完成后，可在“模型训练”页面查看“训练详情”，包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图1 模型训练 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
训练模型 查看训练详情 模型训练完成后，可在“模型训练”页面查看“训练详情”，包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图2 模型训练 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
练详情。 查看训练详情 模型训练完成后，可在“模型训练”页面查看“训练详情”，包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图1 模型训练 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
练详情。 查看训练详情 模型训练完成后，可在“模型训练”页面查看“训练详情”，包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图1 模型训练 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
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