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评估结果包括一些常用的指标,如精准率、召回率、交并比等,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,用于为给定的金相图像测定第二相面积含量,也可以直接调用对应的API和SDK识别。 部署服务 父主题:
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 Pro控制
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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。 图2 详细评估
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。 图2 详细评估
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,用于识别自己所上传的商品图片,也可以直接调用对应的API和SDK识别。 部署服务 父主题: 零售商品识别工作流
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HiLens部署
ModelArts Pro的文字识别套件提供了通用单模板工作流,通过工作流指引可构建文字识别模板,识别单个板式图片中的文字,快速实现文档、票证等场景的文字识别。 本章节提供一个身份证样例,帮助您快速熟悉使用文字识别套件中的通用单模板工作流开发应用的过程。通过上传模板图片、框选参照字段和识别区,自
输入“训练集比例”,数值只能是0~1区间内的数。设置好“训练集比例”后,“验证集比例”自动填充。“训练集比例”加“验证集比例”等于1。 “训练集比例”即用于训练模型的样本数据比例;“验证集比例”即用于验证模型的样本数据比例。“训练验证比例”会影响训练模板的性能。 “描述” 针对当前发布的数据集版本的描述信息。 “开启难例属性”
如何访问ModelArts Pro 云服务平台提供了提供了管理控制台的管理方式。 ModelArts Pro提供了简洁易用的管理控制台,包括自然语言处理、视觉AI、文字识别、语音识别等应用开发功能,您可以在管理控制台端到端完成您的AI应用开发。 使用ModelArts Pro管理
Browser+是一个比较常用的图形化工具,支持完善的桶管理和对象管理操作。推荐使用此工具创建桶或上传对象。obsutil是一款用于访问管理OBS的命令行工具,对于熟悉命令行程序的用户,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
检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个标签的样本数不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡,建议不同标签的样本数量级相同,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。
训练模板”页签。 选择技能,单击技能模板卡片的“新建技能”。 首次使用可训练模板,弹出“访问授权”对话框,需要授权ModelArts。 图1 访问授权 仔细阅读ModelArts服务声明,勾选“我已详细阅读并同意《ModelArts服务声明》”,然后单击“同意授权”。 非首次使用可训练模板,请忽略此步骤,执行下一步。
并查看训练的模型准确率和误差的变化。 训练模型 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。 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
行业套件介绍 HiLens为端云协同AI应用开发平台,提供简单易用的开发框架、开箱即用的开发环境、丰富的AI技能市场和云上管理平台,帮助用户高效开发多模态AI技能,并将其快速部署到端侧计算设备。 预置可训练模板 HiLens套件提供可训练技能模板开发技能,无需代码,只需自主上传训