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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。往往不能一次性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。
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。
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图像分类模型,并查看训练的模型准确率和误差的变化。 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。
按资源规格、使用时长及实例数计费,不区分任务(数据处理、模型训练、服务部署)。公共资源池是默认提供,不需另行创建或配置,您可以直接在应用开发过程中,直接选择公共资源池进行使用。 专属资源池 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。无需排队等待,更加高效。
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刹车盘类型识别模型,并查看训练的模型准确率和误差的变化。 训练模型 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。
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型,无需深究底层模型开发细节。
更新应用版本 在模型构建过程中,您可能需要根据训练结果,不停的调整数据、训练参数或模型,以获得一个满意的模型。 因此您可以修改模型的配置信息以匹配业务变化。每修改一次,更新成一个版本,不同的作业版本之间,能快速进行对比,获得对比结果。
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。 由于部署服务涉及ModelArts功能,需消耗资源,要确保账户未欠费。
部署服务 模型准备完成后,您可以部署服务,开发属于自己的实体抽取应用,用于从文本中抽取实体,也可直接调用对应的API。 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,并评估模型,详情请见评估模型。
部署服务 评估模型后,就可以部署服务,开发车牌检测的专属应用,此应用用于在特定场景下检测车牌类型,也可以直接调用对应的API和SDK识别。 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,并评估模型,详情请见评估模型。
为了保证模型的预测准确度,训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力,数据集尽量覆盖所有标签的图片,且数据集中每个标签要有大于5个样本。 针对未标注数据,要求将图片放在一个目录里,示例如下所示。
部署服务 评估模型后,就可以部署服务,开发识别云状类型的专属应用,此应用用于识别云状的类型,进而用于气象预测工作,也可以直接调用对应的API和SDK识别。 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,并评估模型,详情请见评估模型。
部署服务 评估模型后,就可以部署服务,开发属于自己的零售商品分类应用,此应用用于识别自己所上传的商品图片,也可以直接调用对应的API和SDK识别。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“零售商品识别工作流”新建应用,并评估模型,详情请见评估模型。
更新应用版本 一个模型很难一次性就训练到最佳的效果,可能需要结合模型评估报告和校验结果不断扩充数据和调优。 因此ModelArts Pro提供版本更新的功能,首次版本为v1,然后v2、v3......以此类推。可以通过调整训练数据和算法,多次训练,获得更好的模型效果。
部署服务 模型准备完成后,您可以部署服务,开发属于自己的文本分类应用,此应用用于分类自己所上传的文字内容,也可直接调用对应的API。 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,并评估模型,详情请见评估模型。
部署服务 评估模型后,就可以部署服务,开发检测热轧钢板表面缺陷的专属应用,此应用用于识别热轧钢板表面图片中的缺陷类型,也可以直接调用对应的API和SDK识别。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“热轧钢板表面缺陷检测工作流”新建应用,并评估模型,详情请见评估模型。
部署服务 评估模型后,就可以部署服务,开发识别刹车盘类型的专属应用,此应用用于识别刹车盘的类型,也可以直接调用对应的API和SDK识别。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“刹车盘工作流”新建应用,并评估模型,详情请见评估模型。
更新应用版本 一个模型很难一次性就训练到最佳的效果,可能需要结合模型评估报告和校验结果不断扩充数据和调优。 因此ModelArts Pro提供版本更新的功能,首次版本为v1,然后v2、v3......以此类推。可以通过调整训练数据和算法,多次训练,获得更好的模型效果。