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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 调用API和SDK 部署服务后,支持通过调用API和SDK调用当前模板服务。
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。
命令行程序的用户,obsutil是执行批量处理、自动化任务较好的选择。 如果您的业务环境需要通过API或SDK执行数据上传操作,或者您习惯于使用API和SDK,推荐选择OBS的API或SDK方法创建桶和上传对象。 上述说明仅罗列OBS常用的使用方式和工具,更多OBS工具说明,请参见《OBS工具指南》。
命令行程序的用户,obsutil是执行批量处理、自动化任务较好的选择。 如果您的业务环境需要通过API或SDK执行数据上传操作,或者您习惯于使用API和SDK,推荐选择OBS的API或SDK方法创建桶和上传对象。 上述说明仅罗列OBS常用的使用方式和工具,更多OBS工具说明,请参见《OBS工具指南》。
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、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 Pro致力于解决通用API局限性、AI算法开发门槛高等难题,提供行业AI定制化开发套件,沉淀行业知识,让开发者聚焦自身业务,底层依托ModelArts平台。 图1 功能架构
命令行程序的用户,obsutil是执行批量处理、自动化任务较好的选择。 如果您的业务环境需要通过API或SDK执行数据上传操作,或者您习惯于使用API和SDK,推荐选择OBS的API或SDK方法创建桶和上传对象。 上述说明仅罗列OBS常用的使用方式和工具,更多OBS工具说明,请参见《OBS工具指南》。
命令行程序的用户,obsutil是执行批量处理、自动化任务较好的选择。 如果您的业务环境需要通过API或SDK执行数据上传操作,或者您习惯于使用API和SDK,推荐选择OBS的API或SDK方法创建桶和上传对象。 上述说明仅罗列OBS常用的使用方式和工具,更多OBS工具说明,请参见《OBS工具指南》。
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。 评估模型 部署服务 模型准备完成后,您可以部署服务,用于分类自己所上传的文字内容,也可直接调用对应的API。 部署服务 父主题: 通用实体抽取工作流
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。 评估模型 部署服务 模型准备完成后,您可以部署服务,用于分类自己所上传的文字内容,也可直接调用对应的API。 部署服务 父主题: 通用文本分类工作流
命令行程序的用户,obsutil是执行批量处理、自动化任务较好的选择。 如果您的业务环境需要通过API或SDK执行数据上传操作,或者您习惯于使用API和SDK,推荐选择OBS的API或SDK方法创建桶和上传对象。 上述说明仅罗列OBS常用的使用方式和工具,更多OBS工具说明,请参见《OBS工具指南》。
池需要在ModelArts创建专属资源池。 “部署方式”:选择应用的部署方式。 “在线服务”:将服务部署为在线服务,进而在线使用服务,也可以直接调用对应的API。 “HiLens部署”:将服务部署至HiLens设备。当前部署支持的HiLens设备为Atlas 500。使用HiLe
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。 评估模型 部署服务 模型准备完成后,您可以部署服务,用于识别刹车盘的类型,也可以直接调用对应的API和SDK识别。 部署服务 父主题: 刹车盘识别工作流
命令行程序的用户,obsutil是执行批量处理、自动化任务较好的选择。 如果您的业务环境需要通过API或SDK执行数据上传操作,或者您习惯于使用API和SDK,推荐选择OBS的API或SDK方法创建桶和上传对象。 上述说明仅罗列OBS常用的使用方式和工具,更多OBS工具说明,请参见《OBS工具指南》。
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。 评估模型 部署服务 模型准备完成后,您可以部署服务,用于识别云状的类型,也可以直接调用对应的API和SDK识别。 部署服务 父主题: 云状识别工作流