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通用文本分类工作流 工作流介绍 准备数据 选择数据 标注数据 训练模型 评估模型 部署服务 发布数据集 管理数据集版本 父主题： 自然语言处理套件
提升视觉AI开发效率。 预置工作流 视觉套件提供了预置工作流，覆盖多种场景，支持自主上传训练数据和配置参数，自主构建和升级高精度识别模型。用户自定义模型精度高，识别速度快。 零售商品识别工作流 自主构建高精度的商品识别算法，帮助提高商品新品上线效率，提升消费者体验。 热轧钢板表面缺陷检测工作流
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>自然语言处理套件”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”。
部署服务后，调用API失败怎么办？ 在ModelArts Pro使用预置工作流部署服务后，可通过调用API和SDK调用已部署的在线服务。如果调用API失败，可根据返回的错误码及错误信息解决问题，具体的错误码说明请见表1。 表1 API调用指导 行业套件 调用API方法 错误码 文字识别套件
多语种文本分类工作流 工作流介绍 准备数据 选择数据 训练模型 评估模型 部署服务 父主题： 自然语言处理套件
工作流介绍 工作流介绍 功能介绍 支持自主上传文本数据，构建高精度实体抽取模型，适配不同行业场景的业务数据，快速获得定制服务。 适用场景 知识图谱、文本理解、智能问答、舆情分析等实体抽取场景。 优势 针对多场景领域提供预训练模型，支持抽取文本中的实体，分类准确率高。 提供完善的文
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>自然语言处理套件”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”。
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。一次性很难获得一个满意的模型，需要反复的调整算法、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 已在视觉套件控制台选
工作流介绍 工作流介绍 功能介绍 支持自主上传文本数据，构建高精度文本分类预测模型，适配不同行业场景的业务数据，快速获得定制服务。此工作流仅支持对中文进行文本分类，且支持单标签分类和多标签分类。 适用场景 智能问答、舆情分析、内容推荐等场景。 优势 针对场景领域提供预训练模型，分类准确率高。
行业套件介绍 自然语言处理套件为客户提供自然语言处理的自定制工具，旨在帮助客户高效地构建行业、领域的高精度文本处理模型，可应用于政府、金融、法律等行业。 预置工作流 自然语言处理套件当前提供了通用文本分类工作流、多语种文本分类工作流和通用实体抽取工作流，提供高精度文本分类预测模型
您选择的训练数据集。 由于模型训练过程需要有标签的数据，如果您上传未标注数据，需要手动标注数据。 选择数据 训练模型 选择训练数据后，无需用户配置任何参数即可开始训练云状类型识别模型，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。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
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
“公共资源池”：提供公共的大规模计算集群，资源按作业隔离。您可以按需选择不同的资源类型。 “专属资源池”：提供独享的计算资源，不与其他用户共享，更加高效。使用专属资源池需要在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
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。一次性很难获得一个满意的模型，需要反复的调整算法、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 已在视觉套件控制台选
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。一次性很难获得一个满意的模型，需要反复的调整算法、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 已在视觉套件控制台选
训练模型 选择训练数据后，基于已标注的训练数据，选择预训练模型、配置参数，用于训练安全帽检测模型。 前提条件 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，详情请见创建OBS桶。 已在ModelArts Pro控制台选择“HiL
您选择的训练数据集。 由于模型训练过程需要有标签的数据，如果您上传未标注数据，需要手动标注数据。 选择数据 训练模型 选择训练数据后，无需用户配置任何参数即可开始训练刹车盘类型识别模型，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。
车牌检测与识别技术对于交通管理智能化、提高交通执法的稳定性具有重要意义。ModelArts Pro提供无监督车牌检测工作流，基于高精度的无监督车牌检测算法，无需用户标注数据，大大降低标注成本和提高车牌检测场景上线效率。 功能介绍 无需标注数据，构建无监督车牌检测模型，用于识别不同场景下的车牌。 适用场景
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