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选择“所属行业”和“选择工作流”。当前自然语言处理提供“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”等。 资源配置 分别选择“数据处理资源”和“模型训练资源”,即用于数据处理和模型训练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
作流”、“云状识别工作流”、“刹车盘识别工作流”等。 图4 工作流配置 资源配置 图5 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
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。
调用时,如果出现ModelArts.4204报错,请参见ModelArts.4204服务未开通报错进行处理。 SDK调用 本章节以Python SDK为例介绍如何进行使用,其他语言SDK使用方法相同。 获取SDK。 在自定义OCR的“部署”页面,选择“SDK调用”获取SDK。 图2 获取SDK 导入
在使用刹车盘识别工作流开发应用时,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。 由于模型训练过程需要有标签的数据,如果您上传未标注数据,需要手动标注数据。 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。
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。 前提条件 已在视觉套件控制台选
详细指导 准备数据 在使用多语种文本分类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中。 准备数据 选择数据 在使用多语种工作流开发应用时,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 训练模型 选择训练数据后,基于已标注
预置可训练模板 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,快速训练高精度算法模型,并且一键部署至设备。 当前HiLens套件提供HiLens安全帽检测技能,支持自主上传图片数据,构建高精度安全帽检测模型,快速开发安全帽检测技能,实现园区自动检测工人未戴安全帽的行为。
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,能
在使用通用图像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。 由于模型训练过程需要有标签的数据,如果您上传未标注数据,需要手动标注数据。 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。
在ModelArts Pro使用预置工作流开发应用之前,需要新建应用,填写应用基本信息、选择工作流。 前提条件 使用ModelArts Pro服务请根据如何使用ModelArts Pro罗列的要求,提前完成准备工作。 保证华为云帐号不欠费。在ModelArts Pro控制台开发应用时,会占用O
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。 前提条件 已在视觉套件控制台选
新建可训练技能 本章节介绍使用可训练技能模板新建技能。使用可训练技能模板新建技能,可自主上传数据训练模型,并快速创建技能,一键部署至端侧设备。 前提条件 保证华为云帐号不欠费。在ModelArts Pro控制台开发应用时,会占用OBS资源,需要收取一定费用,收费规则请参见OBS价格详情。
在使用云状识别工作流开发应用时,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。 由于模型训练过程需要有标签的数据,如果您上传未标注数据,需要手动标注数据。 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云状类型识别模型,并查看训练的模型准确率和误差的变化。 训练模型
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,快速训练高精度算法模型,并且一键部署至设备。 HiLens安全帽检测技能 功能介绍 面向智慧园区的安全帽检测技能,支持自主上传图片数据,构建高精度安全帽检测模型,快速开发安全帽检测技能,实现园区自动检测工人未戴安全帽的行为。
在“应用开发”页面版本右侧,单击“更新版本”,即可新增新的应用版本。 图1 更新版本 在“应用开发”页面,您可以选择修改“数据选择”、“模型训练”、“模型评估”、“服务部署”步骤的配置信息,重新部署模板。操作指引如下: 选择数据 训练模型 评估模型 部署服务 父主题: HiLens套件
评估模型 工作流会用测试数据评估模型,在“应用开发>评估模型”页面,查看评估结果。 模型评估 图1 模型评估 训练模型的版本、标签数量、测试集数量。单击“下载评估结果”,可保存评估结果至本地。 评估参数对比 图2 评估参数对比 左侧是各个标签数据的精确率、召回率、F1值。勾选
在使用热轧钢板表面缺陷检测工作流开发应用时,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。 由于模型训练过程需要有标签的数据,如果您上传未标注数据,需要手动标注数据。 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热轧钢板表面缺陷检测模型,并查看训练的模型准确率和误差的变化。
云状识别工作流 支持上传多种云状图数据,构建云状的识别模型,用于高精度识别云的外部形状,进而用于气象预测工作。 刹车盘识别工作流 支持上传多种刹车盘图片数据,构建刹车盘的识别模型,用于快速、准确的识别刹车盘类型。 无监督车盘检测工作流 支持上传车牌图片数据,构建无监督车牌检测模型,用于识别不同场景下的车牌。
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。 前提条件 已在视觉套件控制台选