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为HiLens控制台的设备列表。 在“服务部署”页面，勾选待安装技能的设备。 勾选设备需处于“在线”状态。 图9 服务部署 单击技能名称右侧的“开始安装”，就开始安装技能。 设备列表的进度列会显示安装技能的进度，安装完成后，会显示“已安装”。 步骤7：运行技能 使用HDMI视频线缆连接HiLens
基于已设计好的分类标签准备文本数据。每个分类标签需要准备5个及以上数据，为了训练出效果较好的模型，建议每个分类标签准备100个以上的数据。 针对未标注数据，将待标注的内容放在一个文本文件内，通用文本分类工作流仅支持中文文本内容的分类，其他语种的文本分类请使用多语种文本分类工作流。 针对
多语种文本分类工作流仅支持对单语种的文本分类，当前支持文本分类的语种包括英语、法语、德语、西班牙语、葡萄牙语、阿拉伯语等。暂不支持对同一文本中含多语种的文本进行分类训练。 针对未标注数据，将待标注的内容放在一个文本文件内。 针对已标注数据，文本分类的标注对象和标签在一个文本文件内，标注对象与标签之间，采用Tab键分隔，多个标签之间采用英文逗号分隔。
基于已设计好的热轧钢板表面缺陷标签准备图片数据。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。 ├─dataset-import-example │ IMG_20180919_114732
应不少于20张，样本数达1万张以上性能更优。 为了准确率，建议数据集中标注数据占总数据量的10%，用于测试模型，其余90%无需标注。 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。 ├─dataset-import-example │ IMG_20180919_114732
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，数据集尽量覆盖所有标签的图片，且数据集中每个标签要有大于5个样本。 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。 ├─dataset-import-example │ IMG_20180919_114732
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。 ├─dataset-import-example │ IMG_20180919_114732
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。 ├─dataset-import-example │ IMG_20180919_114732
根据业务需求填写“基本信息”、“工作流配置”和“资源配置”。 基本信息 包括“应用名称”（必填项）、“应用负责人”和“应用描述”。 图2 基本信息 工作流配置 选择“所属行业”和“选择工作流”。 图3 工作流配置 资源配置 图4 资源配置 分别选择“数据处理资源”、“模型训练资源”、“测试资源部署”，即用于
为保证训练效果，需要准备至少20张待训练的图片数据，低于20张工作流数据处理会报错。此外，为优化模型，建议对金相图像的第二相边界标注清晰。 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。 ├─dataset-import-example │ IMG_20180919_114732
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。 ├─dataset-import-example │ IMG_20180919_114732
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。 “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
基于已设计好的商品标签准备图片数据。每个商品标签需要准备20个数据以上，为了训练出效果较好的模型，建议每个商品标签准备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。 ├─dataset-import-example │ IMG_20180919_114732
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 灵活的部署方式：支持在线部署、边缘部署、Hilens部署等多种部署方式。 自定义工作流编排：结合行业知识，编排AI应用开发流程。 开放的生态：用户间快速共享、交易。 应用场景
HiLens套件-监控应用 OBS 2.0支持应用部署 ModelArts Pro 支持将开发好的服务或技能一键部署到端、边、云的各种场景上。 在线部署：将服务或技能部署为在线推理服务，可以实现高并发，低延时，弹性伸缩，并且支持多模型灰度发布、A/B测试。将应用部署为一个Web Service，并且提供在线的测试与监控能力。
根据业务需求填写“基本信息”、“工作流配置”和“资源配置”。 图3 新建应用 基本信息 包括“应用名称”（必填项）、“应用负责人”和“应用描述”。 工作流配置 选择“所属行业”和“选择工作流”。当前自然语言处理提供“通用文本分类工作流”、“多语种文本分类工作流”、“通用实体抽取工作流”等。 资源配置 分别选择
基于已设计好的分类标签准备文本数据。每个分类标签需要准备5个及以上数据，为了训练出效果较好的模型，建议每个分类标签准备100个以上的数据。 针对未标注数据，将待标注的内容放在一个文本文件内，通用文本分类工作流仅支持中文文本内容的分类。 针对已标注数据，文本分类的标注对象和标签在一个文本
右侧会显示模板识别的结果，包括“识别区”、“识别结果”。 图15 模板评估 步骤9：部署模板 分类器和模板评估好了以后，单击“应用开发>评估”页面右下角的“下一步”，进入“应用开发>部署”页面，直接部署模板，页面显示“恭喜您，已发布成功”。 部署模板后，您可以通过调用API和SDK使用当前模板服务，详情请见API调用指南和SDK使用指南。
集演进过程、设置当前版本、删除数据集版本。 查看数据集演进过程 在数据集“版本管理”页面，您可以查看数据集的基本信息，并在左侧查看版本及其发布时间。 图2 查看数据集版本 设置当前版本 在“版本管理”页面中，选择对应的数据集版本，在数据集版本基本信息区域，单击“设置为当前版本”。
问题。 资源池 用于数据处理、模型训练、服务部署的资源池和资源类型，分为“公共资源池”和“专属资源池”。 “公共资源池”：提供公共的大规模计算集群，资源按作业隔离。 “专属资源池”：提供独享的计算资源，可用于数据处理、模型训练、服务部署。专属资源池不与其他用户共享，更加高效。使用
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