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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。往往不能一次性获得一个满意的模型,需要反复的调整算法参数、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 已在自然语言处理套件控制台选择“多语种文本分类工作
标注数据 由于模型训练过程需要大量有标签的数据,如果开发应用时,上传的训练数据集是未标注的,需要对数据集中的数据进行标注。 针对文本分类场景,是对文本的内容按照标签进行分类处理,标签名是由中文、大小写字母、数字、中划线或下划线组成,且不超过32位的字符串。 进入数据标注页面 在“数据
保证图片质量:不能有损坏的图片。 目前支持的格式包括JPG、JPEG、PNG、BMP。 训练数据集 本样例训练数据集使用未标注数据。 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商品分类的图片,即覆盖所有标签的图片。 每个分类标签
“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。 “专属资源池”:提供独享的计算资源,不与其他用户共享,更加高效。使用专属资源池需要在ModelArts创建专属资源池。 计算节点规格 请根据界面提示选择需要使用的规格。 计算节点个数 设置当前版本模型的实例个
“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。 “专属资源池”:提供独享的计算资源,不与其他用户共享,更加高效。使用专属资源池需要在ModelArts创建专属资源池。 计算节点规格 请根据界面提示选择需要使用的规格。 计算节点个数 设置当前版本模型的实例个
“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。 “专属资源池”:提供独享的计算资源,不与其他用户共享,更加高效。使用专属资源池需要在ModelArts创建专属资源池。 计算节点规格 请根据界面提示选择需要使用的规格。 计算节点个数 设置当前版本模型的实例个
在左侧导航栏选择“应用开发>工作台”。 默认进入“我的应用”页签。 在“我的应用”页签下,选择已创建的应用,单击操作列的“查看”。 默认进入“应用总览”页签。 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“
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 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。
GiB”,适合纯CPU类型的负载运行的模型。 如果资源池选择专属资源池,勾选自己在ModelArts创建的专属资源池。 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。
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。
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 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。
Pro>文字识别套件”控制台,默认进入“应用开发>工作台”页面。选择应用并单击“操作”列的查看,进入“应用资产”页面。 图1 进入评估页面 在“应用资产”页面,单击已有模板操作列的“评估”,进入“应用开发>评估”页面。 在“应用资产”页面,单击已有模板操作列的“编辑”,进入“应用开发”页面,依次完成“上传模板图片
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 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。
文字识别套件基于丰富的文字识别算法和行业知识积累,帮助客户快速构建满足不同业务场景需求的文字识别服务,实现多种版式图像的文字信息结构化提取。 文字识别套件的介绍请参见产品介绍。 预置工作流 文字识别套件当前提供了单模板工作流和多模板工作流,自主构建文字识别模板,识别模板图片中的文字,提供高
相是指成分和组织均匀统一的物质部分,金属材料中,一般除了基体相外,还会存在许多的第二相。而第二相对整个金属材料的影响也是巨大的。在钢铁或其下游企业,常需要对钢铁显微成像的金相图片第二相面积含量进行测定。ModelArts Pro提供第二相面积含量测定工作流,能快速准确的返回第二相面积含量测定结果。
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 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。
确文字识别的模板类型,明确以哪几种板式图片作为模板训练文字识别模型,基于自己的业务需求制定针对性的文字识别模型。例如上传两种不同格式的发票图片作为模板,训练的文字识别模型就能识别并提取这两种格式发票上的关键字段。 前提条件 已授权ModelArts服务和对象存储服务(OBS)。
在商品识别场景下,如果上传的数据包含未标注数据,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。 如果数据集是已标注数据,您可以选择不创建SKU,直接执行下一步。 创建SKU 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
自然语言处理套件提供了通用文本分类工作流,您可以通过预置的工作流,自主上传训练数据,训练高精度的文本预测分类模型,适配不同行业场景的业务数据,快速获得定制服务。 图1 使用预置工作流开发应用 表1 使用预置工作流开发应用流程 流程 说明 详细指导 选择自然语言处理套件 根据您的实际使用需求选择自然语言处理套
取值,作为识别结果。 自定义正则提取 预过滤 对初始的待识别文字进行预处理。 左边输入框填写待识别文字中被替换字符的正则表达式。 右边输入框填写所替换的新字符。 不填写时,默认不做预处理。 如果需要多次预处理,可单击,填写新增的预处理规则。 例如: “字段类型名称”:“出生日期”