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问题现象 子账号在使用自定义OCR（ModelArts Pro文字识别套件）生成的api时，出现如下报错。表示用户，没有OCR权限或没有开通ModelArts Pro服务。 "ModelArts.4204"、"Request API error.
说明： 文件放置方式请按照“单品文件夹/单品图”或者“父文件夹/单品文件夹/单品图”的组织方式，选择单品文件夹或者父文件夹，平台将自动生成单品。 每个单品的图片必须大于20张。 一次上传文件大小不能超过10M。 SKU存储位置（OBS） SKU数据输出的默认OBS存储位置。
步骤4：创建SKU 在“SKU创建”页面，单击“批量上传SKU”。 弹出“批量上传SKU”对话框。 在“批量上传SKU”对话框中，按表3填写信息，然后单击“确定”。 页面会显示“SKU名称”和每个SKU的“数据量”。
数据集发布后，相关文件的目录结构说明 由于数据集是基于OBS目录管理的，发布为新版本后，对应的数据集输出位置，也将基于新版本生成目录。 父主题： 通用文本分类工作流
注册华为帐号并开通华为云 在使用华为云服务之前您需要注册华为帐号并开通华为云。通过此帐号，只需为使用的服务付费，即可使用所有华为云服务。 进入华为云官网，参考帐号注册指导及界面提示信息，完成帐号注册。 注册成功后即可自动登录华为云，您需要完成“实名认证”才可以正常使用服务。
通过上传模板图片、框选参照字段和识别区，自动训练并生成文字识别模型，并将生成的模型部署为在线服务。部署完成后，用户可通过在线服务识别身份证模板中的文字。 首先，请仔细阅读准备工作罗列的要求，提前完成准备工作。
支持开发属于自己的文字识别应用，服务自动生成“API URI”，您可以调用当前模板服务。调用方式请见API调用指南。错误码请参见错误码。
通过上传模板图片、框选参照字段和识别区、上传训练集，自动训练并生成模板分类器和文字识别模型，并将生成的模型部署为在线服务。部署完成后，用户可通过在线服务自动分类模板并识别模板中的文字。 首先，请仔细阅读准备工作罗列的要求，提前完成准备工作。
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。
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择“热轧钢板表面缺陷检测工作流”新建应用，并训练模型，详情请见训练模型。
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“通用实体抽取工作流”新建应用，并训练模型，详情请见训练模型。
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择“零售商品识别工作流”新建应用，并训练模型，详情请见训练模型。
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择“刹车盘识别工作流”新建应用，并训练模型，详情请见训练模型。
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。
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择“无监督车牌检测工作流”新建应用，并训练模型，详情请见训练模型。
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”新建应用，并训练模型，详情请见训练模型。
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择“云状识别工作流”新建应用，并训练模型，详情请见训练模型。
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。
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、召回率等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。
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。ModelArts Pro致力于解决通用API局限性、AI算法开发门槛高等难题，提供行业AI定制化开发套件，沉淀行业知识，让开发者聚焦自身业务，底层依托ModelArts平台。 图1 功能架构
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