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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。 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。
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。 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。
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。 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。
界面上选择计算规格。 - 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。 本样例选择1个计算节点。 服务自动停止 设置服务自动停止的时间,在线服务运行状
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。 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。
、“模型评估”、“服务部署”。 您也可以在“应用开发”页签下,单击左上角版本号右侧的“更新版本”,重新编辑应用开发的配置信息,将更新的应用设置成新的版本。 查看应用历史版本 在“历史版本”页签下,可以查看当前应用各个版本的“版本名称”、“进展”、“模型精准率”、“模型召回率”、“
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。 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。
“模型评估”、“服务部署”。 您也可以在“应用开发”页签下,重新编辑应用开发的配置信息,并单击左上角版本号右侧的“更新版本”,将当前的应用设置成新的版本。 图2 开发版本列表 查看应用历史版本 在“应用详情”页的“历史版本”页签下,可以查看当前应用各个版本的“版本名称”、“进展”
集演进过程、设置当前版本、删除数据集版本。 查看数据集演进过程 在数据集“版本管理”页面,您可以查看数据集的基本信息,并在左侧查看版本及其发布时间。 图2 查看数据集版本 设置当前版本 在“版本管理”页面中,选择对应的数据集版本,在数据集版本基本信息区域,单击“设置为当前版本”。
必须执行发布操作后,才能应用于模型开发或训练。 数据集版本,默认按V001、V002递增规则进行命名,您也可以在发布时自定义设置。 您可以将任意一个版本设置为当前目录,即表示数据集列表中进入的数据集详情,为此版本的数据及标注信息。 针对每一个数据集版本,您可以通过“存储路径”参数
的OBS桶和文件夹“/mapro-hilens/training-data-out”。 勾选当前应用开发所需的训练数据集。 下方可查看标签解析。 图3 选择数据集 单击右下角的“下一步”。 进入“模型训练”步骤。 步骤4:训练模型 在“模型训练”页面,按表2配置训练参数,然后单击“开始训练”。
”,以及合并标签后新的“标签名”。 图5 合并标签 查看标签解析 新建并选择训练数据集后,针对已标注的数据,您可以在“标签解析”中查看标签样本的统计数据,横轴为“标签”,纵轴为标签对应的有效“样本数”。 图6 标签解析 后续操作 在“数据选择”页面选择训练数据集,并针对未标注的数
”,以及合并标签后新的“标签名”。 图3 合并标签 查看标签解析 新建并选择训练数据集后,针对已标注的数据,您可以在“标签解析”中查看标签样本的统计数据,横轴为“标签”,纵轴为标签对应的有效“样本数”。 图4 标签解析 后续操作 在“数据选择”页面选择训练数据集,并针对未标注的数
角的“开始标注”,在“数据标注”页面手动标注数据。 查看标签解析 新建并选择训练数据集后,针对已标注的数据,您可以在“标签解析”中查看标签样本的统计数据,横轴为“标签”,纵轴为标签对应的有效“样本数”。 图3 标签解析 后续操作 在“数据选择”页面选择训练数据集,并针对未标注的数
训练分类器 确定模板图片的参照字段和识别区后,多模板分类工作流在模板数量较多,或版式相似度较高的情况下,建议针对不同的模板上传对应的训练集数据,用于训练模板分类模型,使服务能够精准地分类多个模板图片,然后对多个模板图片进行文字识别和结构化提取。 前提条件 已在文字识别套件控制台选
热轧钢板表面缺陷检测工作流标注数据时,必须使用矩形标注框标注数据。 查看标签解析 新建并选择训练数据集后,针对已标注的数据,在“标签解析”中查看标签样本的统计数据,横轴为“标签”,纵轴为标签对应的有效“样本数”。 图5 标签解析 后续操作 选择训练数据集后,单击右下角的“下一步”,进入应用开
右上角的“开始标注”,在“数据标注”页面手动标注数据。 查看标签解析 新建并选择训练数据集后,针对已标注的数据,在“标签解析”中查看标签样本的统计数据,横轴为“标签”,纵轴为标签对应的有效“样本数”。 图5 标签解析 后续操作 选择训练数据集后,单击右下角的“下一步”,进入应用开
页单击右上角的“开始标注”,在“数据标注”页面手动标注数据。 勾选当前应用开发所需的训练数据集。 查看标签解析 新建并选择训练数据集后,针对已标注的数据,您可以在“标签解析”中查看标签样本的统计数据,横轴为“标签”,纵轴为标签对应的有效“样本数”。 后续操作 在“数据选择”页面选
右上角的“开始标注”,在“数据标注”页面手动标注数据。 查看标签解析 新建并选择训练数据集后,针对已标注的数据,在“标签解析”中查看标签样本的统计数据,横轴为“标签”,纵轴为标签对应的有效“样本数”。 图5 标签解析 后续操作 选择训练数据集后,单击右下角的“下一步”,进入应用开
数据标注页面,开始手动标注数据。 图6 数据集标注任务 查看标签解析 新建并选择训练数据集后,针对已标注的数据,在“标签解析”中查看标签样本的统计数据,横轴为“标签”,纵轴为标签对应的有效“样本数”。 图7 标签解析 后续操作 选择训练数据集后,单击右下角的“下一步”,进入应用开