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“编码”选择“UTF-8”格式。 以换行符作为分隔符，每行数据代表一个样本数据，单个样本不能有分行显示，不支持换行。 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
以换行符作为分隔符，每行数据代表一个样本数据，单个样本不能有分行显示，不支持换行。 基于已设计好的实体标签准备文本数据。每个实体标签需要准备20个及以上数据，为了训练出效果较好的模型，建议每个实体标签准备100个以上的数据。 本工作流只支持上传未标注数据，将待标注的内容放在一个文本文件内。
基于已设计好的热轧钢板表面缺陷标签准备图片数据。每个分类标签需要准备20个数据以上，为了训练出效果较好的模型，建议每个分类标签准备200个以上的数据。 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。 ├─dataset-import-example │ IMG_20180919_114732
“编码”选择“UTF-8”格式。 以换行符作为分隔符，每行数据代表一个样本数据，单个样本不能有分行显示，不支持换行。 基于已设计好的分类标签准备文本数据。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。 针对未标注数据，将待标注的内容放在一个文本文件内
准备数据 在使用第二相面积含量测定工作流开发应用之前，您需要提前准备用于模型训练的数据，上传至OBS服务中。 数据标签 标注基于ModelArts的图像分割标注基础能力，由于第二相边界多为不规则形状，目前采用多边形标注第二相，标签为“second_phase”。 数据集要求 文件
基于已设计好的商品标签准备图片数据。每个商品标签需要准备20个数据以上，为了训练出效果较好的模型，建议每个商品标签准备200个以上的数据。 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。 ├─dataset-import-example │ IMG_20180919_114732
自动标注数据 针对已经选择的数据和SKU，在应用开发的“数据标注”页面，ModelArts Pro会自动标注数据，自动标注完成后，可对每个数据的标注结果进行核对和确认。 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，并已执行到“SKU创建”步骤，详情请见创建SKU。
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
发布数据集 ModelArts Pro在数据集管理过程中，针对同一个数据源，对不同时间标注后的数据，按版本进行区分，方便后续模型构建和开发过程中，选择对应的数据集版本进行使用。数据标注完成后，您可以将数据集当前状态进行发布，生成一个新的数据集版本。 关于数据集版本 针对刚创建的数
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，用于训练实体抽取模型。 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，并选择训练数据集，详情请见选择数据。 训练模型 图1 模型训练 在“模型训练”页面配置训练参数，开始训练模型。
管理数据集版本 数据标注完成后，您可以发布成多个版本对数据集进行管理。针对已发布生产的数据集版本，您可以通过查看数据集演进过程、设置当前版本、删除版本等操作，对数据集进行管理。数据集版本的相关说明，请参见关于数据集版本。 发布为新版本的说明，请参见发布数据集。 进入数据集版本管理页面
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，用于训练文本分类模型。 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，并选择训练数据集，详情请见选择数据。 训练模型 图1 模型训练 在“模型训练”页面，勾选模型训练所使用的“预训
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，用于训练文本分类模型。 前提条件 已在自然语言处理套件控制台选择“多语种文本分类工作流”新建应用，并选择训练数据集，详情请见选择数据。 训练模型 图1 模型训练 在“模型训练”页面，勾选模型训练所使用的“预
步骤3：选择数据 在“数据选择”页面，单击“新建训练数据集”，右侧弹出“新建数据集”页面。 根据数据存储位置和数据标注情况，按表1填写数据集基本信息，然后单击“确定”。 图2 新建数据集 表1 新建训练数据集参数说明 参数 说明 数据集名称 待新建的数据集名称。 描述 数据集简要描述。
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。
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。
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。
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。
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。
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