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训练模型 针对已标注完成的训练数据，开始训练模型，您可以查看训练的模型准确率和误差变化。 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，并已执行完“数据选择”步骤，详情请见选择数据。 训练模型 在“模型训练”页面，单击“开始训练”。
训练模型 针对已标注完成的训练数据，开始训练模型，您可以查看训练的模型准确率和误差变化。 前提条件 已在“工业智能体控制台>工业AI开发>工业AI开发工作流”选择“通用图像分类工作流”新建应用，并已执行完“数据选择”步骤，详情请见选择数据。
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。
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。
已发布北京四区域 无监督车牌检测工作流 OBS 2.0支持HiLens套件 端云协同AI应用开发平台，提供简单易用的开发框架、开箱即用的开发环境、丰富的AI技能市场和云上管理平台，帮助用户高效开发多模态AI技能，并将其快速部署到端侧计算设备。
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。
步骤3：选择数据 在“应用开发>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。 按表2填写数据集基本信息，然后单击“确定”。 图2 新建训练数据集 表2 新建训练数据集参数说明 参数 说明 推荐填写 数据集名称 待新建的数据集名称。
模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个标签的样本数不少于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。
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。
描述 数据集简要描述。 - 数据集状态 上传的训练数据可以是已标注的数据，也可以是未标注的数据。 您可以根据自身业务选择“数据集状态”是“已标注数据集”还是“未标注数据集”。
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。
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
准备数据 选择数据 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。
勾选标签，右侧会显示对应标签数据经过预置模型和增量模型评估后的参数对比柱状图。 详细评估 图3 详细评估 可在右上角筛选标签和置信度范围，查看详细的测试数据。
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。
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。
图1 整体评估 详细评估 在“模型评估”页面，您可以搜索查看测试集中数据模型预测结果。 “详细评估”左侧在搜索框中搜索标签，右侧显示正确标签所对应样本的正确标签和预测标签，您可以对比正确标签和预测标签，判断当前模型对该样本的预测是否正确。
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。
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