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调用文字识别套件API，报错ModelArts.4204服务未开通怎么办？ 问题现象 子账号在使用自定义OCR（ModelArts Pro文字识别套件）生成的api时，出现如下报错。表示用户，没有OCR权限或没有开通ModelArts Pro服务。 "ModelArts.4204"、"Request
选参照字段和识别区，自动训练并生成文字识别模型，并将生成的模型部署为在线服务。部署完成后，用户可通过在线服务识别身份证模板中的文字。 首先，请仔细阅读准备工作罗列的要求，提前完成准备工作。使用通用单模板工作流开发应用的步骤如下所示： 步骤1：准备数据 步骤2：新建应用 步骤3：上传模板图片
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
在开发应用之前，您需要设计好商品标签，并自行准备数据集并上传至OBS桶及文件夹中。 由于数据安全原因，本样例不提供具体的样例数据，仅提供适用本次样例的数据要求。本次样例需要准备两份数据，一份训练数据集用于训练模型，一份SKU数据用于创建SKU，即商品各类单品的图片，方便后续针对训练数据集中的数据进行自动标注。 商品标签
步骤7：上传训练集 在“应用开发>上传训练集”页面，选择模板，单击操作列的“上传训练集”。 弹出上传文件对话框。 单击上传文件对话框，在本地选择已经准备好的模板“zip”包文件。 上传成功后页面右上方会提示“文件上传成功”。 确定每个模板上传训练集后，单击“开始训练”。 服务进入“应用开发>评估”页面，开始训练模型。
Pro的区别 ModelArts是一站式AI开发管理平台，提供领先算法技术，保证AI应用开发的高效和推理结果的准确，同时减少人力投入。ModelArts致力于底层模型专业开发、调参等。 ModelArts Pro根据预置工作流生成指定场景模型，无需深究底层模型开发细节。ModelArts
csv文件，文件中的B列和C列分别是AK、SK信息。 图4 新增访问密钥 图5 AKSK文件 修改OCRDemo.py文件。 在文件中找到“aksk_request”，修改内容有两处： （1）填写获取的AK、SK。 （2）将代码示例中的请求url替换为自定义OCR部署后生成的ur
自主构建文字识别模板，识别模板图片中的文字，提供高精度的文字识别模型，保证结构化信息提取精度。 支持开发属于自己的文字识别应用，服务自动生成“API URI”，您可以调用当前模板服务。调用方式请见API调用指南。错误码请参见错误码。 通用单模板工作流 多模板分类工作流 通用单模板工作流
建议根据业务情况及使用习惯，选择OBS使用方法。 如果您的数据量较小（小于100MB）或数据文件较少（少于100个），建议您使用控制台上传数据。控制台上传无需工具下载或多余配置，在少量数据上传时，更加便捷高效。 如果您的数据量较大或数据文件较多，建议选择OBS Browser+或obsutil工具上传。OBS
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ModelArts
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
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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。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
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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“工业智能体控制台>工业
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