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根据返回的错误码及错误信息解决问题,具体的错误码说明请见表1。 表1 API调用指导 行业套件 调用API方法 错误码 文字识别套件 OCR_API参考 OCR错误码 自然语言处理套件 NLP_API参考 NLP错误码 视觉套件 Image_API参考 Image错误码
进入应用详情页。 在“开发版本列表”右侧,单击“开发新版本”。 进入新版本工作流的开发页面。 如果之前的版本还没开发完,会弹出“开发新版本”提示框,单击“确认”,进入新版本的开发页面。 图1 开发新版本 在新版本的应用开发页面,您可以基于上一版本的工作流配置,更新工作流开发的各个步骤,重新部署服务。
进入应用详情页。 在“开发版本列表”右侧,单击“开发新版本”。 进入新版本工作流的开发页面。 如果之前的版本还没开发完,会弹出“开发新版本”提示框,单击“确认”,进入新版本的开发页面。 图1 开发新版本 在新版本的应用开发页面,您可以基于上一版本的工作流配置,更新工作流开发的各个步骤,重新部署服务。
在使用华为云服务之前您需要注册华为帐号并开通华为云。通过此帐号,只需为使用的服务付费,即可使用所有华为云服务。 进入华为云官网,参考帐号注册指导及界面提示信息,完成帐号注册。 注册成功后即可自动登录华为云,您需要完成“实名认证”才可以正常使用服务。具体认证方式请参考帐号实名认证。 父主题: 如何使用ModelArts
计算节点个数”。 图4 历史版本 查看调用指南 在“应用监控”页面,您可以查看调用应用API的信息。如何调用API请参考API参考,错误码请参见错误码。 图5 调用指南 父主题: 自然语言处理套件
计算节点个数”。 图2 历史版本 查看调用指南 在“应用监控”页面,您可以查看调用应用API的信息。如何调用API请参考API参考,错误码请参考错误码。 图3 调用指南 父主题: 视觉套件
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 功能介绍 支持构建文字识别模板,识别单个板式图片中的文字,提供高精度的文字识别模型,保证结构化信息提取精度。
的“前往确认”,进入标注概览页。 在标注概览页单击右上方的“开始标注”,进入手动标注数据页面,针对“已标注”的数据进行核对和检查。针对标注错误的数据修改标注。 由于零售商品工作流标注数据时需要勾勒出商品形状,必须使用多边形标注框标注数据。 父主题: 零售商品识别工作流
的“前往确认”,进入标注概览页。 在标注概览页单击右上方的“开始标注”,进入手动标注数据页面,针对“已标注”的数据进行核对和检查。针对标注错误的数据修改标注。 第二相面积含量测定工作流标注数据时必须使用多边形标注框标注数据。 后续操作 单击右下角的“下一步”,进入应用开发的“模型
级相同,并尽量接近,如果有的类别数据量很高,有的类别数据量较低,会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例,有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后,单击“下一步”,进入应用开发的“模型评估”步骤,详细操作指引请参见评估模型。
级相同,并尽量接近,如果有的类别数据量很高,有的类别数据量较低,会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例,有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后,单击“下一步”,进入应用开发的“模型评估”步骤,详细操作指引请参见评估模型。
检查图片标注是否准确,第二相区域标注工作量较大,建议基于自动标注的结果进一步优化标注精度。 可根据损失函数选择适当的训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例,有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后,单击“下一步”,进入应用开发的“模型评估”步骤,详细操作指引请参见评估模型。
进入华为云官网,参考帐号注册指导及界面提示信息,完成帐号注册。 注册成功后即可自动登录华为云,您需要完成“实名认证”才可以正常使用服务。具体认证方式请参考帐号实名认证。 申请套件 登录ModelArts Pro控制台,选择行业套件卡片并单击“申请公测”,在申请公测页面根据界面提示填写所需信息。 申请
级相同,并尽量接近,如果有的类别数据量很高,有的类别数据量较低,会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例,有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后,单击“下一步”,进入应用开发的“模型评估”步骤,详细操作指引请参见评估模型。
级相同,并尽量接近,如果有的类别数据量很高,有的类别数据量较低,会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例,有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后,单击“下一步”,进入应用开发的“模型评估”步骤,详细操作指引请参见评估模型。
级相同,并尽量接近,如果有的类别数据量很高,有的类别数据量较低,会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例,有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后,单击“下一步”,进入应用开发的“模型评估”步骤,详细操作指引请参见评估模型。
上方单击选择“评估范围”,单击“添加对比版本”。 详细评估 “详细评估”下方显示各个标签下的样品数量比例,单击各标签,右侧可查看该标签识别错误的图片。 后续操作 针对当前版本的模型,经过模型评估后,如果根据业务需求,模型还需继续优化,请单击“上一步”,回到“模型训练”步骤,详细操作指导请见训练模型。
”。 详细评估 “详细评估”下方显示各个标签下正确率,即对应标签下预测正确的样本数占该标签下样本总数比例,单击各标签,右侧可查看该标签识别错误的图片。 后续操作 针对当前版本的模型,经过模型评估后,如果根据业务需求,模型还需继续优化,请单击“上一步”,回到“模型训练”步骤,详细操作指导请见训练模型。
级相同,并尽量接近,如果有的类别数据量很高,有的类别数据量较低,会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例,有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后,单击“下一步”,进入应用开发的“模型评估”步骤,详细操作指引请参见评估模型。
”。 详细评估 “详细评估”下方显示各个标签下正确率,即对应标签下预测正确的样本数占该标签下样本总数比例,单击各标签,右侧可查看该标签识别错误的图片。 后续操作 针对当前版本的模型,经过模型评估后,如果根据业务需求,模型还需继续优化,请单击“上一步”,回到“模型训练”步骤,详细操作指导请见训练模型。