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“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。 “边缘服务”：将服务部署至边缘设备。当前边缘服务部署支持的智能边缘设备为Atlas 500。 热轧钢板表面缺陷检测工作流和零售商品识别工作流仅支持“在线部署”，云状识别工作流和刹车盘识别工作流支持“在线部署”和“HiLens部署”。
单击页面上方的“设备管理”。 进入“设备管理”页签。 部署新设备 在“设备管理”页面，您可以把应用部署到新的设备。 单击“部署新设备”，在“部署新设备”对话框中勾选待部署的新设备，然后单击“部署”。 启动应用 应用部署到边缘设备后，需要启动应用才能使应用在设备上运行。 在“设备管理”页面选择“
删除”操作。 图4 应用资产 “管理”：进入数据集管理页面，单击“开始标注”，可手动标注数据。 “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
执行“管理”和“删除”操作。 “管理”：进入数据集管理页面，单击“开始标注”，可手动标注数据。 “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。 图4 应用资产 查看应用监控 在“应用详情”页的“应用监控”页签下，您可以查看当前版本应用的“基本
只有状态为“正常”的版本，才能被设置为当前版本。 图3 设置当前版本 删除数据集版本 在数据集“版本管理”页面，选择需删除的版本所在行，单击操作列的“删除”。在弹出的对话框中确认信息，然后单击“确定”完成删除操作。 删除数据集版本不会删除原始数据，数据及其标注信息仍存在于对应的OBS目录下。但是，执行删除操作后，无法在ModelArts
图1 进入应用资产 单击“自定义字段类型”，进入“自定义字段类型”页签。 图2 自定义字段类型 单击“创建字段类型”。 弹出“创建字段类型”对话框。 填写字段类型信息。 图3 创建字段类型 “字段类型名称”：填写待创建的字段类型名称，如识别身份证照片，可新增字段类型“出生日期”。
专属定制：根据场景数据自定制模型 。 高效的行业算法 多行业：积累10+行业/场景的预训练模型。 高精度：大部分模型的准确率高于90%。 少数据：训练所需的数据量更少。 智能标注：提升标注效率。 极致性能 依托ModelArts 基础平台，深度软硬件协同。 资源秒级调度，按需使用。 训练任务性能提升30%。 灵活开放
单击待识别文字的左上角，移动鼠标框选识别区。 在右侧“框选识别区”中的“字段类型”下拉框中，单击“创建新字段类型”。 弹出“创建字段类型”对话框。 填写字段类型信息。 图2 创建字段类型 “字段类型名称”：填写待创建的字段类型名称，如识别身份证照片，可新增字段类型“出生日期”。
详情请见使用单模板工作流开发应用。 多模板工作流 通过工作流指引支持自定义多个文字识别模板，通过模型训练，自动识别图片所属模板，从而支持从大量不同板式图像中提取结构化信息。通常适用于物流行业，实现多样化快递单场景的文字识别。详情请见使用多模板工作流开发应用。 父主题： 文字识别套件
文字识别套件 文字识别套件使用简介 使用单模板工作流开发应用 使用多模板工作流开发应用
文字识别套件 行业套件介绍 新建应用 通用单模板工作流 多模板分类工作流 调用API和SDK 查看应用详情 删除应用
详细的操作指导请参考标注数据。 数据集输入位置 训练数据存储至OBS的位置。 单击“数据集输入位置”右侧输入框，在弹出的“数据集输入位置”对话框中，选择“OBS桶”和“文件夹”，然后单击“确定”。 选择步骤1：准备数据中提前上传数据集的OBS路径“mapro-nlp/data-in”。
行业”及工作流。 图4 新建应用 确认信息后，单击“确定”。 成功新建应用。 后续操作 根据所选的预置工作流开发应用。 通用单模板工作流 多模板分类工作流 父主题： 文字识别套件
可以设计为“positive”和“negative”两类标签，也可以设计为“positive”、“neutral”、“negative”等多类标签。 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。 txt文件编码保存为“UTF-8”格式：
可以设计为“positive”和“negative”两类标签，也可以设计为“positive”、“neutral”、“negative”等多类标签。 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。 txt文件编码保存为“UTF-8”格式：
内。 为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。 每一类数据尽量多，尽量均衡。每个分类标签需要准备20个数据以上，为了训练出效果较好的模型，建议每个分类标签准备200个以上的数据。 针对未标注数据，要求将图片放在一个目录里，示例如下所示。
内。 为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。 每一类数据尽量多，尽量均衡。每个分类标签需要准备20个数据以上，为了训练出效果较好的模型，建议每个分类标签准备200个以上的数据。 针对未标注数据，要求将图片放在一个目录里，示例如下所示。
内。 为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。 每一类数据尽量多，尽量均衡。每个分类标签需要准备20个数据以上，为了训练出效果较好的模型，建议每个分类标签准备200个以上的数据。 针对未标注数据，要求将图片放在一个目录里，示例如下所示。
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