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登录工业智能体控制台,左侧导航栏选择“工业AI开发>工业AI开发工作流”。 选择已新建的应用名称,单击“操作”列的“查看”。 进入“应用总览”页面。 图1 进入应用总览页面 在开发版本列表中单击“操作”列的“查看”。 进入“应用开发”页面。 图2 进入应用开发 新建训练数据集 在“数据选择”页
部署服务 评估模型后,就可以部署服务,开发属于自己的零售商品分类应用,此应用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。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“零售商品识别工作流”新建应用,并评估模型,详情请见评估模型。 由于部署服务涉及ModelArts功能,需消耗资源,要确保账户未欠费。
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 已在自然语言处理
但推理速度较慢)”。 “车辆场景”:可选“城市场景”和“工地场景”。 单击“训练”。 模型训练一般需要运行一段时间,等模型训练完成后,“开发应用>模型训练”页面下方显示查看训练详情。 查看训练详情 模型训练完成后,可在“模型训练”页面查看“训练详情”,包括“准确率变化情况”和“损失变化”。
进入评估应用页面 登录“ModelArts Pro>文字识别套件”控制台,默认进入“应用开发>工作台”页面。在“我的应用”页签下,选择应用并单击操作列的“查看”,进入应用详情页,可从“应用资产”和“应用开发”两个页签进入评估模板页面。 在“应用资产”页面,默认进入“分类器列表”页签,单击
的准确性。 前提条件 已在文字识别套件控制台选择“通用单模板工作流”新建应用,并上传模板图片,详情请见上传模板图片。 定义预处理 在“应用开发>定义预处理”页面,您可以“选择预处理逻辑”快速处理图片,也可以按左上角操作指标调整图片。 图1 定义预处理 右侧“选择预处理逻辑”区域勾
的准确性。 前提条件 已在文字识别套件控制台选择“多模板分类工作流”新建应用,并上传模板图片,详情请见上传模板图片。 定义预处理 在“应用开发>定义预处理”页面上方或者“选择模板”下拉框中选择模板,对每个模板图片进行预处理。 图1 多模板定义预处理 在右侧“选择预处理逻辑”区域勾
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>视觉套件”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”。
本进行区分,方便后续模型构建和开发过程中,选择对应的数据集版本进行使用。数据标注完成后,您可以将数据集当前状态进行发布,生成一个新的数据集版本。 关于数据集版本 针对刚创建的数据集(未发布前),无数据集版本信息,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V
准备数据 在使用通用实体抽取工作流开发应用之前,您需要提前准备用于模型训练的数据,上传至OBS服务中。 设计实体标签 首先需要确定好文本实体的标签,即希望抽取出文本的一种结果。例如“时间”、“地点”、“人物”等。 数据集要求 文件格式要求为txt或者csv,且编码格式为“UTF-8”格式,文件大小不能超过8MB。
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,如准确率、召回率等,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择“第二
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 模型准备完成后,您可以部署服务,开发属于自己的实体抽取应用,用于从文本中抽取实体,也可直接调用对应的API。 前提条件 已在自然语言处理套件控制台选择“通用实体抽取工作流”新建应用,并评估模型,详情请见评估模型。 由于部署服务涉及ModelArts功能,需消耗资源,要确保账户未欠费。
通用单模板工作流 工作流介绍 上传模板图片 定义预处理 框选参照字段 框选识别区 评估应用 部署服务 自定义字段类型 编辑应用 删除应用 父主题: 文字识别套件
多模板分类工作流 工作流介绍 上传模板图片 定义预处理 框选参照字段 框选识别区 训练分类器 评估应用 部署服务 编辑应用 自定义字段类型 删除应用 父主题: 文字识别套件
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。 父主题: 零售商品识别工作流
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
准备数据 在使用零售商品识别工作流开发应用之前,您需要提前准备用于模型训练的数据,上传至OBS服务中。 设计商品标签 首先需要考虑好商品标签,即希望识别出商品的一种结果。例如识别蛋糕店蛋糕的种类,则可以以“cream_cake”、“fruit_cake”、“cheese_cake
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
准备数据 在使用热轧钢板表面缺陷检测工作流开发应用之前,您需要提前准备用于模型训练的数据,上传至OBS服务中。 设计钢板标签 首先需要考虑好热轧钢板表面缺陷的类型标签,即能识别出热轧钢板表面的缺陷类型。例如以“scratch”、“scar”、“pit”等作为热轧钢板表面缺陷的类型。