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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。 后续操作 模型训练完成后，单击“下一步”，进入应用开发的“模型评估”步骤，详细操作指引请参见评估模型。
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。 后续操作 模型训练完成后，单击“下一步”，进入应用开发的“模型评估”步骤，详细操作指引请参见评估模型。
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当前服务提供预置预训练模型“BERT”、“TinyBERT”、“FastText”。本样例使用“FastText”模型。 在参数配置，填写“学习率”和“训练轮次”。 本样例使用“学习率”为“0.00001”，“训练轮次”为“3”。 单击右下角的“开始训练”，开始训练模型。 模型训练一般需要运行一段时间
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。 后续操作 模型训练完成后，单击“下一步”，进入应用开发的“模型评估”步骤，详细操作指引请参见评估模型。
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可以在上方单击选择“评估范围”，单击“添加对比版本”。 图1 整体评估 详细评估 在“模型评估”页面，您可以搜索查看测试集中数据模型预测结果。 “详细评估”左侧在搜索框中搜索标签，右侧显示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。
可以在上方单击选择“评估范围”，单击“添加对比版本”。 图1 整体评估 详细评估 在“模型评估”页面，您可以搜索查看测试集中数据模型预测结果。 “详细评估”左侧在搜索框中搜索标签，右侧显示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。
模型评估 “模型评估”显示当前模型的“版本”、“标签数量”、“验证集数量”。 “评估参数对比”显示当前模型和其他版本模型的评估参数值柱状图，包括“交并比”、“精准率”、“召回率”。您可以在上方单击选择“对比版本”。 详细评估 在“模型评估”页面，您可以查看测试集中数据模型预测结果。 “详
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。 后续操作 模型训练完成后，单击“下一步”，进入应用开发的“模型评估”步骤，详细操作指引请参见评估模型。
在“应用开发>模型评估”页面，可以针对当前版本的模型进行模型评估，查看评估参数对比和详细评估。 模型评估 图6 模型评估 训练模型的版本、标签数量、测试集数量。单击“下载评估结果”，可保存评估结果至本地。 评估参数对比 图7 评估参数对比 左侧是各个标签数据的精确率、召回率、F1值。勾选标签，右侧
查看评估参数对比和详细评估。 模型评估 “模型评估”下侧显示当前模型的版本、标签数量、验证集数量。 图6 模型评估 评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参数值，包括“精准率”、“召回率”、“F1值”。您可以单击“添加对比版本”。 图7 评估参数对比 详细评估 “
应用开发套件 文字识别套件 自然语言处理套件 视觉套件 HiLens套件
“F1值”。 “整体评估”右侧显示当前模型和其他版本模型的评估参数值柱状图，包括“精准率”、“召回率”、“F1值”。您可以在上方单击选择“对比版本”。 您可以在左侧选择不同的标签，右侧会显示对应标签样本的评估参数值柱状图。 图1 整体评估 详细评估 在“模型评估”页面，您可以查看测试集中数据模型预测结果。
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 OCR_API参考 OCR错误码 自然语言处理套件 NLP_API参考 NLP错误码 视觉套件 Image_API参考 Image错误码
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： 多语种文本分类工作流
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
Pro控制台开发应用时，会占用OBS资源，需要收取一定费用，收费规则请参见对象存储服务OBS。 如果您的帐号是IAM帐号，在新建应用前，请先使用管理员帐号为IAM用户授予文字识别服务（Optical Character Recognition，简称OCR）操作权限权，详细操作请见给IAM用户授权。 操作步骤 在ModelArts
Pro控制台开发应用时，会占用OBS资源，需要收取一定费用，收费规则请参见对象存储服务OBS。 如果您的帐号是IAM帐号，在新建应用前，请先使用管理员帐号为IAM用户授予文字识别服务（Optical Character Recognition，简称OCR）操作权限权，详细操作请见给IAM用户授权。 操作步骤 在ModelArts
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