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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。 “部署方式”：选择应用的部署方式。 “在线服务”：将服务部署为在线服务，进而在线使用服务，也可以直接调用对应的API。 “HiLens部署”：将服务部署至HiLens设备。当前部署支持的HiLens设备为Atlas
进入“应用监控”页面，您可以查看当前版本应用的“基本信息”、“在线测试”、“历史版本”和“调用指南”。 监控基本信息 在“应用监控”页面，您可以查看应用的基本信息，针对不准确的信息，您可以单击“修改”，在右侧弹出的对话框中修改应用的部署信息。 图2 应用基本信息 在线测试应用 在“应用监控”页面，您可以针
指标较低的图片。 图2 详细评估 模拟在线测试 在“模型评估”页面，您可以在线测试当前模型，即通过上传测试图片，查看当前模型的预测结果。 待服务构建完成，单击“上传图片”，上传本地一张测试图片，即可查看当前模型版本的预测结果。 图3 模拟在线测试 后续操作 针对当前版本的模型，经
当新建应用时，服务部署方式选择“在线部署”时，支持选择计算规格。 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。 服务自动停止 当新建应用时，服务部署方式选择“在线部署”时
当新建应用时，服务部署方式选择“在线部署”时，支持选择计算规格。 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。 服务自动停止 当新建应用时，服务部署方式选择“在线部署”时
当新建应用时，服务部署方式选择“在线部署”时，支持选择计算规格。 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。 服务自动停止 当新建应用时，服务部署方式选择“在线部署”时
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。
在“设备管理”页面选择“设备状态”为“在线”，“应用运行状态”为“停止”的设备，单击“操作”列的“启用”。 待启用应用成功，页面右上角显示“启动成功”，同时“应用运行状态”更新为“运行中”。 停止应用 在“设备管理”页面选择“设备状态”为“在线”，“应用运行状态”为“运行中”的设备，单击“操作”列的“停止”。
帽检测技能，实现园区自动检测工人未戴安全帽的行为。 适用场景 智慧园区。 优势 模型精度高，检测速度快，更新模型简便。 端云协同推理：端侧设备可协同云侧在线更新模型，快速提升端侧精度。 对接华为HiLens技能开发平台，一键式创建技能，快速部署技能至端侧设备。 前提条件 使用ModelArts
“删除”：单击“删除”，弹出“删除数据集”对话框，单击“确认”，即可删除当前数据集。 查看应用监控 如果应用的部署方式是在线部署，您可以在“应用详情”页的“应用监控”页签下查看当前版本应用的“基本信息”、“在线测试”、“历史版本”和“调用指南”，详情请见监控应用。 父主题： 视觉套件
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。 服务自动停止 设置服务自动停止的时间，在线服务运行状态在所选的时间点后自动停止，同时在线服务也停止计费。 部署成功后，页面显示“服务部署成功”，您可以单击“查看应用监控”，进入“应用监控”页面，监控应用的相关信息，详情请见监控应用。
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。 服务自动停止 设置服务自动停止的时间，在线服务运行状态在所选的时间点后自动停止，同时在线服务也停止计费。 部署成功后，页面显示“服务部署成功”，您可以单击“查看应用监控”，进入“应用监控”页面，监控应用的相关信息，详情请见监控应用。
并训练模型，详情请见训练模型。 评估模型 在“模型评估”页面，您可以针对当前版本的模型进行模型评估，查看评估参数对比和详细评估，也可以模拟在线测试。 图1 评估模型 模型评估 “模型评估”下侧显示当前模型的版本、验证集数量。 评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参
文本分类工作流为例，介绍如何使用自然语言处理套件中的文本分类工作流开发应用，通过上传训练数据、训练模型，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分类文本内容。 首先，请仔细阅读准备工作罗列的要求，提前完成准备工作。使用通用文本分类工作流开发应用的步骤如下所示： 步骤1：准备数据
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。 评估模型 部署服务 模型准备完成后，您可以部署服务，用于识别刹车盘的类型，也可以直接调用对应的API和SDK识别。
并训练模型，详情请见训练模型。 评估模型 在“模型评估”页面，您可以针对当前版本的模型进行模型评估，查看评估参数对比和详细评估，也可以模拟在线测试。 图1 模型评估 模型评估 “模型评估”下侧显示当前模型的版本、标签数量、验证集数量。 评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模
并训练模型，详情请见训练模型。 评估模型 在“模型评估”页面，您可以针对当前版本的模型进行模型评估，查看评估参数对比和详细评估，也可以模拟在线测试。 图1 评估模型 模型评估 “模型评估”下侧显示当前模型的版本、验证集数量。 评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参
并训练模型，详情请见训练模型。 评估模型 在“模型评估”页面，您可以针对当前版本的模型进行模型评估，查看评估参数对比和详细评估，也可以模拟在线测试。 图1 评估模型 模型评估 “模型评估”下侧显示当前模型的版本、验证集数量。 评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参
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。 评估模型 部署服务 模型准备完成后，您可以部署服务，用于识别图像的类别，也可以直接调用对应的API和SDK识别。
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。 评估模型 部署服务 模型准备完成后，您可以部署服务，用于检测和识别车牌，也可以直接调用对应的API和SDK识别。
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