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准备数据 在使用热轧钢板表面缺陷检测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。 设计钢板标签 首先需要考虑好热轧钢板表面缺陷的类型标签，即能识别出热轧钢板表面的缺陷类型。例如以“scratch”、“scar”、“pit”等作为热轧钢板表面缺陷的类型。
准备数据 在使用通用实体抽取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。 设计实体标签 首先需要确定好文本实体的标签，即希望抽取出文本的一种结果。例如“时间”、“地点”、“人物”等。 数据集要求 文件格式要求为txt或者csv，且编码格式为“UTF-8”格式，文件大小不能超过8MB。
选择数据 在使用通用实体抽取工作流开发应用时，您需要选择训练数据集，后续训练模型操作是基于您选择的训练数据集。 训练数据集可以选择创建一个新的数据集，也可以选择导入在自然语言处理套件其他应用中已创建的文本数据集。 新建数据集 导入数据集 前提条件 已在自然语言处理套件控制台选择“
选择数据 在使用通用文本分类工作流开发应用时，您需要选择训练数据集，后续训练模型操作是基于您选择的训练数据集。 训练数据集可以选择创建一个新的数据集，也可以选择导入在自然语言处理套件其他应用中已创建的文本数据集。 新建数据集 导入数据集 前提条件 已在自然语言处理套件控制台选择“
标注数据 由于模型训练过程需要大量有标签的数据，如果开发应用时，上传的训练数据集是未标注的，需要对数据集中的数据进行标注。 针对文本分类场景，是对文本的内容按照标签进行分类处理，标签名是由中文、大小写字母、数字、中划线或下划线组成，且不超过32位的字符串。 进入数据标注页面 在“
准备数据 在使用通用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服务中。 设计分类标签 首先需要确定好文本分类的标签，即希望识别出文本的一种结果。例如分类用户对商品的评论，则可以以“positive”、“neutral”、“negative”等作为用
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服务中。 设计分类标签 首先需要确定好文本分类的标签，即希望识别出文本的一种结果。例如分类用户对商品的评论，则可以以“positive”、“neutral”、“negative”等作为
选择数据 在使用多语种文本分类工作流开发应用时，您需要选择训练数据集，后续训练模型操作是基于您选择的训练数据集。 训练数据集可以选择创建一个新的数据集，也可以选择导入在自然语言处理套件其他应用中已创建的文本数据集。 新建数据集 导入数据集 前提条件 已在自然语言处理套件控制台选择
工作流开发面向AI开发者。用户运用ModelArts Pro 提供的原子组件(Atom)灵活编排新的行业工作流。基于AI 市场，用户还可以相互分享不同行业场景的行业AI 工作流。ModelArts Pro 以“授人以渔”的方式助力企业构建AI 能力，赋能不同行业的AI 应用开发者，让AI
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。
如何上传数据至OBS？ 使用ModelArts Pro进行应用开发时，您需要将数据上传至对象存储服务（OBS）桶中。您可以登录OBS管理控制台创建OBS桶，并在您创建的OBS桶中创建文件夹，然后再进行数据的上传，OBS上传数据的详细操作请参见《对象存储服务快速入门》。 您在创建O
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
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
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
上传数据集失败如何处理？ 问题原因 上传数据集失败，一般是因为数据集格式不对导致的。不同行业套件的工作流，对数据集要求也不同。 首先请检查数据集是否符合要求，各个套件的数据集要求如下： 文字识别套件 自然语言处理套件 视觉套件 HiLens套件 确认数据集符合要求后，将数据集上传至OBS桶。
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
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。
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。 前提条件 已创建用于存储数据的OBS桶及文件夹，且数据存储的OBS桶与ModelArts Pro在同一区域，详情请见创建OBS桶。 已在ModelArts Pro控制台选择“HiL
更新应用版本 一个模型很难一次性就训练到最佳的效果，可能需要结合模型评估报告和校验结果不断扩充数据和调优。 因此ModelArts Pro提供版本更新的功能，首次版本为v1，然后v2、v3......以此类推。可以通过调整训练数据和算法，多次训练，获得更好的模型效果。 每修改一次
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