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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
文字识别套件 行业套件介绍 新建应用 通用单模板工作流 多模板分类工作流 调用API和SDK 查看应用详情 删除应用
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。 整体评估 在“模型评估”
文字识别套件 文字识别套件使用简介 使用单模板工作流开发应用 使用多模板工作流开发应用
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。 由于部署服务涉及ModelArts功能，需消耗资源，要确保账户未欠费。
在“未标注”页签添加：单击页面中标签集右侧的加号，然后在弹出的“新增标签”页中，添加标签名称，选择标签颜色，单击“确定”完成标签的新增。 图3 添加标签（1） 在“已标注”页签添加：在右侧单击页面中全部标签加号，然后在弹出的“新增标签”页中，添加标签名称，选择标签颜色，单击“确定”完成标签的新增。 图4 添加标签（2）
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。
准备数据 在使用安全帽检测技能模板开发技能之前，您需要提前准备用于模型训练的数据，上传至OBS服务中。 数据集要求 文件名规范，不能有中文，不能有+、空格、制表符。 保证图片质量：不能有损坏的图片；目前支持的格式包括jpg、jpeg、bmp、png。 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。
部署成功后，页面显示“服务部署成功”，您可以单击“查看应用监控”，进入“应用监控”页面，监控应用的相关信息，详情请见监控应用。 如果服务部署至边缘设备，请前往华为HiLens控制台的“技能开发>模型管理”页面查看部署的模型，“技能开发>技能管理”页面查看部署的技能。同时，技能自动部署至端侧设备，可
修改OCRDemo.py文件。 在文件中找到“aksk_request”，修改内容有两处： （1）填写获取的AK、SK。 （2）将代码示例中的请求url替换为自定义OCR部署后生成的url，只使用图片中用蓝色标注的字段进行替换。 （3）将代码示例中的# option["side"]="front"替换为：
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2 详细评估 后续操作 针对当前版本的模型，经过“整体评估”和“详细评估”后，如果根据业务需求，模型还需继续优化，请单击“上一步”，回到“模型训练”步骤，详细操作指导请见训练模型。
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。
Kit设备，详细操作指导请见注册HiLens Kit。 在ModelArts Pro>HiLens套件自动创建的技能只能安装至同一帐号同一区域下在华为HiLens控制台注册的HiLens Kit设备。 直接部署 在“应用开发>服务部署”页面，工作流会根据训练的模型自动创建技能，您可以一键安装技能至HiLens
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。
根据您的实际使用需求选择自然语言处理套件。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“自然语言处理”套件卡片的“进入套件”，进入自然语言处理套件控制台。 新建应用 基于预置的工作流新建应用，填写应用基本信息和工作流。 新建应用 开发应用
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
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2 详细评估 后续操作 针对当前版本的模型，经过“整体评估”和“详细评估”后，如果根据业务需求，模型还需继续优化，请单击“上一步”，回到“模型训练”步骤，详细操作指导请见训练模型。
自然语言处理套件 行业套件介绍 新建应用 通用文本分类工作流 多语种文本分类工作流 通用实体抽取工作流 更新应用版本 查看应用详情 监控应用 删除应用
创建SKU（可选） 在商品识别场景下，如果上传的数据包含未标注数据，您需要创建SKU，即商品各类单品的图片，方便后续针对数据集中的数据进行自动标注。 如果数据集是已标注数据，您可以选择不创建SKU，直接执行下一步。 创建SKU 标注数据 针对已经选择的数据和SKU，在应用开发的“数据标注”页面，ModelArts
U图片。 在“SKU创建”页面，单击“新建SKU”。 弹出“新建SKU”对话框。 在“新建SKU”对话框中，按表1填写信息，然后单击“确定”。 图1 新建SKU 表1 新建SKU参数说明 参数 说明 SKU名称 输入SKU的名称。 SKU单品图 在本地选择提前准备好的SKU单品图，后续存储至OBS中。
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