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“导入数据集”对话框会显示您在自然语言处理套件其他应用中已创建的文本数据集信息，包括“数据集名称”和“标注进度”。 单击数据集左侧的，可查看数据集的“创建时间”和“标签集”。 图4 导入数据集 勾选数据集，然后单击“确定”。 数据集导入后，“数据选择”页面右上角会显示“导入成功”。 导
如何上传数据至OBS？ 使用ModelArts Pro进行应用开发时，您需要将数据上传至对象存储服务（OBS）桶中。您可以登录OBS管理控制台创建OBS桶，并在您创建的OBS桶中创建文件夹，然后再进行数据的上传，OBS上传数据的详细操作请参见《对象存储服务快速入门》。 您在创建O
板步骤，详情请见评估应用。 操作步骤 在“应用开发>部署”页面完成模板评估后，单击“下一步”，进入“创建模板>部署”页面直接发布模板，页面显示“恭喜您，已发布成功”。 图1 部署模板 发布模板后，在“应用开发>部署”页面，您可以进行如下操作。 “评估”：单击“评估”，继续上传测试图片评估模板。
板步骤，详情请见评估应用。 操作步骤 在“应用开发>部署”页面完成模板评估后，单击“下一步”，进入“创建模板>部署”页面直接发布模板，页面显示“恭喜您，已发布成功”。 图1 部署模板 发布模板后，在“应用开发>部署”页面，您可以进行如下操作。 “评估”：单击“评估”，继续上传测试图片评估模板。
I开发平台Modelarts。 与华为HiLens的关系 ModelArts Pro的部分预置工作流支持部署服务至边缘设备，华为HiLens为边缘设备提供云上管理平台，支持海量设备管理、模型管理和技能管理。华为HiLens的更多信息请参见《华为HiLens用户指南》。
弹出“导入数据集”对话框。 “导入数据集”对话框会显示您在零售商品识别工作流创建的其他应用中已使用的数据集信息，包括“数据集名称”和“标注进度”。 图4 导入数据集 勾选数据集，然后单击“确定”。 数据集导入后，“数据选择”页面右上角会显示“数据集导入成功”。 导入勾选数据集后，在数据
源。 部署服务（在线服务） 工作流中部署在线服务时，会使用到计算型实例资源。 计费模式 按需购买。购买方式比较灵活，可以即开即停。 依赖服务计费 由于使用自然语言处理套件的过程中依赖对象存储服务（Object Storage Service，OBS）的使用，OBS服务会产生相应的费用。
源。 部署服务（在线服务） 工作流中部署在线服务时，会使用到计算型实例资源。 计费模式 按需购买。购买方式比较灵活，可以即开即停。 依赖服务计费 由于使用自然语言处理套件的过程中依赖对象存储服务（Object Storage Service，OBS）的使用，OBS服务会产生相应的费用。
功能介绍 支持上传通用的图像分类数据，构建图像分类模型，快速、准确的对图像进行分类。 支持一键部署模型和技能到边缘设备Atlas 500，并在华为HiLens平台上进行模型管理和技能管理。 适用场景 通用图像分类场景。 优势 模型精度高，识别速度快；更新模型简便。 工作流流程 在“工
已创建用于存储数据的OBS桶及文件夹，且数据存储的OBS桶与ModelArts Pro在同一区域（目前仅支持华为-北京四），详情请见创建OBS桶。 上传数据至OBS，OBS上传数据的详细操作请参见《对象存储服务快速入门》。 您在创建OBS桶时，需保证您的OBS桶与ModelArts Pro在同一个区域。
“导入数据集”对话框会显示您在自然语言处理套件其他应用中已创建的文本数据集信息，包括“数据集名称”和“标注进度”。 单击数据集左侧的，可查看数据集的“创建时间”和“标签集”。 图2 导入数据集 勾选数据集，然后单击“确定”。 数据集导入后，“数据选择”页面右上角会显示“导入成功”。 导
弹出“导入数据集”对话框。 “导入数据集”对话框会显示您在热轧钢板表面缺陷检测工作流创建的其他应用中已使用的数据集信息，包括“数据集名称”和“标注进度”。 图4 导入数据集 勾选数据集，然后单击“确定”。 数据集导入后，“数据选择”页面右上角会显示“数据集导入成功”。 导入勾选数据集后，在
已准备数据并上传至OBS，详情请见准备数据。 进入应用开发页面 方式一：首次进入 基于预置工作流新建应用后，直接进入“应用开发”v1版本页面。 方式二：新建应用后进入 登录“ModelArts Pro>视觉套件”控制台。 默认进入“应用开发>工作台”页面。 选择已新建的应用名称，单击“操作”列的“查看”。 进入“应用总览”页面。
“导入数据集”对话框会显示您在自然语言处理套件其他应用中已创建的文本数据集信息，包括“数据集名称”和“标注进度”。 单击数据集左侧的，可查看数据集的“创建时间”和“标签集”。 图4 导入数据集 勾选数据集，然后单击“确定”。 数据集导入后，“数据选择”页面右上角会显示“导入成功”。 导
“详细评估”左侧在搜索框中搜索标签，右侧显示正确标签所对应样本的正确标签和预测标签，您可以对比正确标签和预测标签，判断当前模型对该样本的预测是否正确。 例如搜索框内输入标签“1”，下方会显示正确标签为“1”的样本中，预测正确的样本数在验证集中的占比。右侧显示正确标签为“1”的样本信息，包括样本的正确标签和预测标签。
“详细评估”左侧在搜索框中搜索标签，右侧显示正确标签所对应样本的正确标签和预测标签，您可以对比正确标签和预测标签，判断当前模型对该样本的预测是否正确。 例如搜索框内输入标签“1”，下方会显示正确标签为“1”的样本中，预测正确的样本数在验证集中的占比。右侧显示正确标签为“1”的样本信息，包括样本的正确标签和预测标签。
整体评估 在“模型评估”页面，您可以针对当前版本的模型进行整体评估。 图1 模型评估 “模型评估”显示当前模型的“版本”、“标签数量”、“验证集数量”。 “评估参数对比”显示当前模型和其他版本模型的评估参数值柱状图，包括“交并比”、“精准率”、“召回率”。您可以在上方单击选择“对比版本”。
评估模型 模型评估 “模型评估”下侧显示当前模型的版本、验证集数量。 评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参数值，包括“精准率”、“召回率”、“F1值”。您可以在上方单击选择“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正确率，即对应标签下
“模型评估”下侧显示当前模型的版本、验证集数量。 评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参数值，包括“精准率”、“召回率”。您可以在上方单击“添加对比版本”，在 “添加对比版本”下拉框选择之前已经训练完成的数据进行对比。 详细评估 “详细评估”下方显示各个标签下准确率
模型评估 “模型评估”下侧显示当前模型的版本、标签数量、验证集数量。 评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参数值，包括“精准率”、“召回率”、“F1值”。您可以在上方单击选择“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
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