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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、PNG、BMP。 训练数据集 本样例训练数据集使用未标注数据。 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商品分类的图片，即覆盖所有标签的图片。 每个分类标签
签颜色。 单击文本框下方的添加标签。 鼠标移至文本框，单击文本框右侧的删除标签。 新建数据集后，勾选当前应用开发所需的训练数据集。 由于模型训练过程需要有标签的数据，如果您上传的是已标注数据，上传后可查看标签解析。如果您想手动修改标签，可单击数据集操作列的“标注”，进入数据集概览
“公共资源池”：提供公共的大规模计算集群，资源按作业隔离。您可以按需选择不同的资源类型。 “专属资源池”：提供独享的计算资源，不与其他用户共享，更加高效。使用专属资源池需要在ModelArts创建专属资源池。 计算节点规格 请根据界面提示选择需要使用的规格。 计算节点个数 设置当前版本模型的实例个
“公共资源池”：提供公共的大规模计算集群，资源按作业隔离。您可以按需选择不同的资源类型。 “专属资源池”：提供独享的计算资源，不与其他用户共享，更加高效。使用专属资源池需要在ModelArts创建专属资源池。 计算节点规格 请根据界面提示选择需要使用的规格。 计算节点个数 设置当前版本模型的实例个
由于模型训练过程需要有标签的数据，如果您上传的是已标注数据，上传后可查看标签解析。如果您想手动修改标签，可单击数据集操作列的“标注”，进入数据集概览页单击右上角的“开始标注”，在“数据标注”页面手动修改标注数据。 如果您上传的是未标注数据，您单击数据集操作列的“标注”，进入数据集概览页单击
数据集概览页单击右上角的“开始标注”，在“数据标注”页面手动标注数据。 勾选当前应用开发所需的训练数据集。 查看标签解析 新建并选择训练数据集后，针对已标注的数据，您可以在“标签解析”中查看标签样本的统计数据，横轴为“标签”，纵轴为标签对应的有效“样本数”。 后续操作 在“数据选
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。 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
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。
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 已在自然语言处理套件控制台选择“通用文本分类工作流
图2 标注数据 查看标注示例：单击新建训练数据集右侧的“标注示例”，可选择查看标注示例。 进入标注页面：单击数据集操作列的“标注”，进入数据集概览页单击右上角的“开始标注”，在“数据标注”页面手动标注数据。 查看标签解析 新建并选择训练数据集后，针对已标注的数据，您可以在“标签
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。 评估结果包括一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，并且同时启动一个在线测试服务，供您模拟在线测试，帮助您有效评估模型，最终获得一个满意的模型。
在使用单模板工作流开发应用之前，必须要明确文字识别的模板类型，明确以哪张图片作为模板训练文字识别模型，基于自己的业务需求制定针对性的文字识别模型。例如上传某一格式的发票图片作为模板，训练的文字识别模型就能识别并提取同格式发票上的关键字段。 前提条件 已授权ModelArts服务和对象存储服务（OBS）。 已在
在左侧导航栏选择“应用开发>工作台”。 默认进入“我的应用”页签。 在“我的应用”页签下，选择已创建的应用，单击操作列的“查看”。 默认进入“应用总览”页签。 单击页面上方的“设备管理”。 进入“设备管理”页签。 部署新设备 在“设备管理”页面，您可以把应用部署到新的设备。 单击“部署新设备”，在“
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。 评估结果包括一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，并且同时启动一个在线测试服务，供您模拟在线测试，帮助您有效评估模型，最终获得一个满意的模型。
工作流简介 观察云的外部形状，即云的外形特征、结构特点和云底高度，对预测天气变化有重要的影响。ModelArts Pro提供云状识别工作流，为您提供高精度的云状识别算法，通过云的外部形状预测天气变化。 功能介绍 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。
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。 评估结果包括一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，并且同时启动一个在线测试服务，供您模拟在线测试，帮助您有效评估模型，最终获得一个满意的模型。
单击框选操作图标，单击待识别文字的左上角，移动鼠标框选识别区，使得矩形框覆盖待识别的文字。 框选识别区应尽量扩大识别区范围，使所框选识别区覆盖字段值可能出现的区域。 在右侧“框选识别区”中填写“框选字段”，选择“字段类型”。 “字段类型”指待识别文字的内容，您可以在默认字段类型中选择，当前可选择的默认字段
相是指成分和组织均匀统一的物质部分，金属材料中，一般除了基体相外，还会存在许多的第二相。而第二相对整个金属材料的影响也是巨大的。在钢铁或其下游企业，常需要对钢铁显微成像的金相图片第二相面积含量进行测定。ModelArts Pro提供第二相面积含量测定工作流，能快速准确的返回第二相面积含量测定结果。
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。 评估结果包括一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，并且同时启动一个在线测试服务，供您模拟在线测试，帮助您有效评估模型，最终获得一个满意的模型。
待新建的数据集名称。 描述 数据集简要描述。 数据集输入位置 训练数据存储至OBS的位置。 单击“数据集输入位置”右侧输入框，在弹出的“数据集输入位置”对话框中，选择“OBS桶”和“文件夹”，然后单击“确定”。 数据集输出位置 待新建的数据集存储至OBS的位置。 待新建的数据集有
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