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选择数据 在使用通用文本分类工作流开发应用时，您需要选择训练数据集，后续训练模型操作是基于您选择的训练数据集。 训练数据集可以选择创建一个新的数据集，也可以选择导入在自然语言处理套件其他应用中已创建的文本数据集。 新建数据集 导入数据集 前提条件 已在自然语言处理套件控制台选择“
选择数据 在使用零售商品识别工作流开发应用时，您需要选择训练数据集，后续训练模型操作是基于您选择的训练数据集。 训练数据集可以选择创建一个新的数据集，也可以选择导入基于零售商品识别工作流创建的其他应用中已创建的数据集。 新建训练数据集 导入数据集 前提条件 已在视觉套件控制台选择
选择数据 在使用云状识别工作流开发应用时，您需要选择训练数据集，后续训练模型操作是基于您选择的训练数据集。 训练数据集可以选择创建一个新的数据集，也可以选择导入基于云状识别工作流创建的其他应用中已创建的数据集。 新建训练数据集 导入数据集 前提条件 云状识别工作流支持将服务一键部
选择数据 在使用多语种文本分类工作流开发应用时，您需要选择训练数据集，后续训练模型操作是基于您选择的训练数据集。 训练数据集可以选择创建一个新的数据集，也可以选择导入在自然语言处理套件其他应用中已创建的文本数据集。 新建数据集 导入数据集 前提条件 已在自然语言处理套件控制台选择“
传图片区域，上传本地的图片作为测试图片。 测试图片上传成功后，右侧会显示识别结果。 您可以核对识别结果是否正确。 如果不正确，可单击“创建新模板”，重新创建一个模板，或者单击“上一步”，对当前模板进行修改。 如果识别结果正确，可单击“下一步”，部署模板。 上传在线图片 在“应用开
解决手工录入投入大、效率低、语种多等问题，提升业务效率。 一键式部署，快速输出高精度结构化数据。 解决单据复杂、单据板式多、语种多问题，支持自定义多个图像板式，快速适配新板式，快速接入业务。 支持从多个不同板式图像中提取结构化信息。 父主题： 应用开发套件
用的步骤如下所示： 步骤1：准备数据 步骤2：新建应用 步骤3：选择数据 步骤4：训练模型 步骤5：评估模型 步骤6：部署服务 准备工作 注册华为帐号，开通华为云，并完成套件申请、访问授权配置等准备工作，详情请见准备工作。 步骤1：准备数据 在开发应用之前，您需要自行准备训练数据
拽图片至“上传图片”区域，上传本地一张图片作为模板，用于业务场景的文字结构化识别。 “修改模板名称”：单击图片右侧的，在弹出的输入框中输入新的模板名称，单击“确认”。 “删除模板”：单击图片右侧“删除”，在弹出的确认删除对话框中单击“确认”。 确认信息后，单击“下一步”，进入定义
解决手工录入投入大、效率低、语种多等问题，提升业务效率。 一键式部署，快速输出高精度结构化数据。 解决单据复杂、单据板式多、语种多问题，支持自定义多个图像板式，快速适配新板式，快速接入业务。 支持从多个不同板式图像中提取结构化信息。 工作流流程 在“ModelArts Pro>文字识别套件”控制台选择“多模板
进入评估应用步骤。 创建新字段类型 如果鼠标框选识别区后，在“框选识别区”选择字段类型时，“默认字段类型”不能满足您的业务需求，您可以创建新的字段类型。 在“应用开发>框选识别区”页面单击框选操作图标，单击待识别文字的左上角，移动鼠标框选识别区。 在右侧“框选识别区”中的“字段类型”下拉框中，单击“创建新字段类型”。
入训练分类器步骤。 创建新字段类型 如果鼠标框选识别区后，在“框选识别区”选择字段类型时，“默认字段类型”不能满足您的业务需求，您可以创建新的字段类型。 在“应用开发>框选识别区”页面单击框选操作图标，单击待识别文字的左上角，移动鼠标框选识别区。 在右侧“框选识别区”中的“字段类型”下拉框中，单击“创建新字段类型”。
会开放更多行业套件，敬请期待。 工作流开发 工作流开发面向AI开发者。用户运用ModelArts Pro提供的原子组件(Atom)灵活编排新的行业工作流。基于AI Gallery，用户还可以相互分享不同行业场景的行业AI 工作流。ModelArts Pro以“授人以渔”的方式助力企业构建AI
只有调用成功才会计算调用次数，其中2xx状态码表示调用成功。 计费模式 按需计费 指按照自定义模板文字识别API调用次数、阶梯价格计费，按月累计，一个自然月后次数清零重新累计。具体计费价格请参见文字识别价格详情，类型选择“自定义模板OCR”。 套餐包 用户可以购买套餐包，扣费时，优先在套餐包内进行抵扣。超出套
只有调用成功才会计算调用次数，其中2xx状态码表示调用成功。 计费模式 按需计费 指按照自定义模板文字识别API调用次数、阶梯价格计费，按月累计，一个自然月后次数清零重新累计。具体计费价格请参见文字识别价格详情，类型选择“自定义模板OCR”。 套餐包 用户可以购买套餐包，扣费时，优先在套餐包内进行抵扣。超出套
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