部署要求 本章节描述CloudPond部署要求（包括场地要求和网络要求），请参考每项要求初步评估您的本地数据中心是否适合安装CloudPond设备。 如发现不满足的情况，您可以先进行线上注册边缘小站和提交订单，随后由华为云技术支持团队与您联系沟通场地工勘事宜，您再进行相应整改即可。

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选择训练数据后，无需用户配置任何参数即可开始训练商品识别模型，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。

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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查看训练的模型准确率和误差变化。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“无监督车牌检测工作流”新建应用，并已执行完“数据选择”步骤，详情请见选择数据。 训练模型 图1 训练模型 在“模型训练”页面，选择“训练模型”和“车辆场景”。 “训练模型”：可选“基础模型（精度较低，但推理速度快

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.0”、“等保2.0三级要求”、“护网检查”风险类别，了解云服务风险配置的所在范围和风险配置数目。 HSS：不支持该功能。 主机基线 - SA：不支持该功能。 HSS：针对主机，提供基线检查功能，包括检测复杂策略、弱口令及配置详情，包括对主机配置基线通过率、主机配置风险TOP5、

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能力较低，无法有效地度量软件的进度、生产率和质量，项目管理无法可视化，缺乏有效的工具和手段管理上下游合作伙伴，导致互联网+转型难以推进。 推荐搭配 需求管理、代码托管、代码检查、编译构建、部署、测试计划。 实现结果 需求管理可视化，准确度量软件开发过程，上下游合作伙伴高效协作。 高校/培训机构

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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

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规范要求 API生产 API开放 父主题： 附录-API治理规范指导

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GaussDB (DWS) 1.2.x 1.5.x 8.0.x 8.1.x 8.2.x 保证最佳体验的情况下，推荐的最小屏幕分辨率是1080 x 768。低于此分辨率，界面会异常。 父主题： Data Studio简介

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割效果的好坏。 根据数据量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 更新版本后，您可以在“应用详情”页的开发版本列表查看当前应用各个版本的“版本名称”、“进展”、“模型精准率”、“模型召回率”、“F1值”、“更新时间”和可执行的“操作”。

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数据需满足此类型自动学习项目的数据集要求。 在上传数据时，请选择非加密桶进行上传，否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 创建数据集 数据准备完成后，需要创建相应项目支持的类型的数据集，具体操作请参考创建ModelArts数据集。 父主题： 使用自动学习实现图像分类

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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”。您可以在上方单击选择“评估范围”，单击“添加对比版本”。 详细评估 “详细评估”下方显示各个标签下正确率，即对应标签下预测正确的样本数占该标签下样本总数比例，单击各标签，右侧可查看该标签识别错误的图片。

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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”。您可以在上方单击选择“评估范围”，单击“添加对比版本”。 详细评估 “详细评估”下方显示各个标签下正确率，即对应标签下预测正确的样本数占该标签下样本总数比例，单击各标签，右侧可查看该标签识别错误的图片。

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VIDIA Tesla M60 GPU卡，能够支持DirectX、OpenGL，可以提供最大显存8GiB、分辨率为4096×2160的图形图像处理能力，适用于图形渲染要求较高的应用。 规格 表7 G1型 弹性云服务器 的规格 规格名称 vCPU 内存 （GiB） 最大带宽/基准带宽 最大收发包能力

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如何提高识别精度 尽量使用文字清晰度高、无反光的图片。进行图片采集时，尽量提高待识别文字区域占比，减少无关背景占比，保持图片内文字清晰人眼可辨认。 若图片有旋转角度，算法支持自动修正，建议图片不要过度倾斜。 图片尺寸方面，建议最长边不超过8192像素，最短边不小于15像素，图像长宽比例维持常见水平

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模型精度调优 场景介绍 精度问题诊断 精度问题处理 父主题： 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导

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软件要求 Ubuntu Version 14.04及以上版本，作为编译Huawei LiteOS的服务器。 GNU Arm Embedded Toolchain编译器，用于代码编译。 GNU Make构建器，用于文件组织与链接。 python 2.7/3.2+，pip包管理工具，

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台E CS 服务器。 其他要求： 安装边缘节点的电脑需为Linux，推荐使用CentOS 7（不推荐CentOS 8，因CentOS 8缺少边缘软件依赖组件）。 安装边缘节点的电脑需要安装docker且内存不小于1G，docker要求版本大于17.06.0，推荐18.06.3，不推荐18

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接口要求 接口整体要求： 仅支持 HTTPS 传输协议（443端口），协议版本不低于1.2，必须由信任机构颁发的证书。 仅支持 域名 地址。 使用POST方式提交请求。 接口的请求和详细均使用JSON格式。 统一使用UTF-8字符编码。 签名算法：HmacSHA256。 云商店的请求

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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择“零售商品识别工作流”新建应用，并训练模型，详情请见训练模型。

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