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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”等作为用户对某商品评论的分类标签
准备数据 在使用零售商品识别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。 设计商品标签 首先需要考虑好商品标签，即希望识别出商品的一种结果。例如识别蛋糕店蛋糕的种类，则可以以“cream_cake”、“fruit_cake”、“cheese_cake”
准备数据 在使用第二相面积含量测定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。 数据标签 标注基于ModelArts的图像分割标注基础能力，由于第二相边界多为不规则形状，目前采用多边形标注第二相，标签为“second_phase”。 数据集要求 文件名规范
标注数据 针对已经选择的数据，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“第二相面积含量测定工作流”新建应用，详情请见标注数据。 自动标注数据 在“数据标注”页面，
除亚太-曼谷、亚太-新加坡、拉美-圣地亚哥以外的所有区域均已发布 文字识别套件-管理应用 自然语言处理套件-管理应用 视觉套件-管理应用 HiLens套件-管理应用 OBS 2.0支持应用版本 针对已创建的应用，根据训练结果调整数据、训练参数或模型，每修改一次，即更新成一个新的版本
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
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 针对刚创建的数据集
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择
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
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OBS
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
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择
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“HiLens
创建SKU 在商品识别场景下，如果上传的数据含有未标注数据，您需要创建SKU，即商品各类单品的图片，方便后续针对数据集中的数据进行自动标注。 前提条件 新建训练数据需要获取访问OBS权限，在未进行委托授权之前，无法使用此功能。您需要提前获得OBS授权，详情请见配置访问授权。 需要提前准备好
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，用于训练实体抽取模型。 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，并选择训练数据集，详情请见选择数据。 训练模型 图1 模型训练 在“模型训练”页面配置训练参数，开始训练模型。
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交并比和误差变化。 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，并已执行完“数据标注”步骤，详情请见标注数据。 训练模型 在“模型训练”页面配置训练参数，开始训练模型。 在“参数配置”填写
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。 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流”新建应用，并选择训练数据集，详情请见选择数据。 训练模型 图1 模型训练 在“模型训练”页面，勾选模型训练所使用的“预训练模型
工作流介绍 工作流介绍 功能介绍 支持自主上传文本数据，构建高精度实体抽取模型，适配不同行业场景的业务数据，快速获得定制服务。 适用场景 知识图谱、文本理解、智能问答、舆情分析等实体抽取场景。 优势 针对多场景领域提供预训练模型，支持抽取文本中的实体，分类准确率高。 提供完善的文本处理能力
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。 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，并选择训练数据集，详情请见选择数据。 训练模型 图1 模型训练 在“模型训练”页面，勾选模型训练所使用的“预训练模型
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