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在使用通用图像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。 设计图像分类标签 首先使用的数据需要考虑好分类的标签类型，即希望识别出图片中的一种结果。例如对天气现象图片进行分类时，标签可以以“snow”（雪）、“rainy”（雨）等作为分类的类别。 数据集要求 文
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。 选择数据 训练模型 选择训练数据后，选择训练模型和车辆场景，即可开始训练车牌检测模型，并查看训练的模型准确率和误差的变化。 训练模型 评估模型
新建应用 开发应用 通用单模板工作流 根据工作流指引，创建单模板服务，通过模板训练文字识别模型，实现单模板图像的文字信息结构化提取。 创建单模板 多模板分类工作流 根据工作流指引，创建多模板服务，通过多模板训练模板分类器和文字识别模型，实现多模板图像的文字信息结构化提取。 创建多模板
应用详情 查看应用开发配置 在“应用详情”页，默认进入“应用开发”页签，您可以查看应用开发过程中各个步骤的配置信息，包括“数据选择”、“模型训练”、“模型评估”、“服务部署”。 您也可以在“应用开发”页签下，重新编辑应用开发的配置信息，并单击左上角版本号右侧的“更新版本”，将当前的应用设置成新的版本。
服务进行标签解析，统计训练数据集中各个标签的样本数。 您可以选择打开“合并标签”开关，将样本数量较少的标签在模型训练中进行合并，以达到更优训练效果。 图7 数据选择 单击右下角“下一步”。 进入应用开发的“模型训练”页面。 步骤4：训练模型 在应用开发的“模型训练”页面，勾选模型训练所使用的“预训练模型”。
根据工作流指引，开发文本分类服务，通过上传训练数据，训练生成文本预测分类模型，自主更新和调整模型精度，实现高精度的文本预测分类。 通用文本分类工作流 多语种文本分类工作流 根据工作流指引，开发非中文语种的文本分类服务，通过上传训练数据，训练生成文本预测分类模型，自主更新和调整模型精度，实现高精度的文本预测分类。
刹车盘识别工作流 工作流介绍 准备数据 选择数据 训练模型 评估模型 部署服务 父主题： 视觉套件
无监督车牌检测工作流 工作流介绍 准备数据 选择数据 训练模型 评估模型 部署服务 父主题： 视觉套件
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“数据处理资源”和“模型训练资源”，即用于数据处理和模型训练的资源池和资源类型。 资源池可选“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。您可以按需选择不同的资源类型。
通用图像分类工作流 工作流介绍 新建应用 准备数据 选择数据 训练模型 评估模型 部署服务 父主题： 视觉套件
零售商品识别工作流 工作流介绍 准备数据 选择数据 创建SKU 自动标注数据 训练模型 评估模型 部署服务 父主题： 视觉套件
通过文本分类预测模型，精确匹配出语义相似的内容，快速构建内容推荐场景。 视觉套件 商品识别 无人超市构建商品视觉自动识别模型，无需扫码，AI自主结账。 气象智能预测 基于视频和图片数据，AI识别天气现象等气象要素，实现自动化智能预测场景。 HiLens套件 智慧园区 园区场景下，实现车牌识别、安全帽检测等功能。
入HiLens Studio自动创建技能，进一步调试技能。 前提条件 已在ModelArts Pro控制台选择“HiLens安全帽检测”可训练模板新建技能，并评估模型，详情请见评估模型。 由于部署服务涉及ModelArts功能，需消耗资源，要确保账户未欠费。 安装技能至设备，需要
不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。 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。
通用实体抽取工作流 工作流介绍 准备数据 选择数据 训练模型 评估模型 部署服务 父主题： 自然语言处理套件
户高效地构建行业、领域的高精度文本处理模型，可应用于政府、金融、法律等行业。 自然语言处理套件提供了预置工作流，覆盖多种场景，支持自主上传训练数据，自主构建和升级高精度识别模型。用户自定义模型精度高，识别速度快。 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 通用文本分类工作流
准备数据 在使用无监督车牌检测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。 设计车牌标签 首先需要考虑好车牌的标签类型，即希望识别出图片中车牌的一种结果。例如“plate”。 数据集要求 文件名规范，不能有中文，不能有+、空格、制表符。 保证图片质量
、JPEG、PNG、BMP。 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。 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。
费规则请参见对象存储服务OBS。 操作步骤 在工业智能体控制台界面，在左侧导航栏选择“工业AI开发>工业AI开发工作流”。 默认进入“工业AI开发工作流”页签。 图1 工作台 在“工业AI开发工作流”页面下，单击“新建”。 进入“新建应用”页面。 根据业务需求填写“基本信息”、“工作流配置”和“资源配置”。
图1 应用基本信息 在线测试应用 在“应用监控”页面，您可以针对“运行中”的应用使用在线测试功能，在“上传测试图片”右侧单击“选择文件”，上传本地的测试图片，下侧会显示预测结果。 查看历史版本 在“应用监控”页面，您可以查看当前应用所部署的不同版本信息，包括“更新时间”、“更新状态”
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