模型验证 模型验证服务是什么含义？ 父主题： 常见问题

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法，会分别进行模型训练，得到不同的模型，通过集成学习投票法策略，推荐得到更符合且更准确的异常检测模型。 父主题： 模型训练

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模型管理 在模型管理界面，可以将归档的模型，打包成模型包。 在菜单栏中，单击“模型管理”，进入“模型管理”界面。 单击界面右上角的“新建模型包”，弹出“新建模型包”对话框。 请根据实际情况，修改模型名称、模型版本、模型描述等信息，并勾选归档的学件模型“Learnware”。 单击

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模型验证 模型验证界面已经预置了模型验证服务，本次不使用，仅供参考。下面会提供端到端的操作流程，帮助用户快速熟悉模型验证界面操作。 单击菜单栏中的“模型验证”，进入模型验证界面。 可以看到预置的模型验证任务“hardisk-detect”。 单击“创建”，弹出如图1所示的对话框。

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weighted 是否使用增量学习 训练时是否使用增量学习，默认关闭。 是否进行集成学习 训练时是否进行集成学习，默认开启。开启后训练结果增加模型集成节点，训练结果中生成两个stacking类型的模型包。 单击图标，运行AutoML代码框内容。运行结果如图5所示。 AutoML模型训练过程中，会

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资产模型 创建资产模型 获取资产模型列表 获取资产模型详情 修改资产模型 删除资产模型 父主题： API列表

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模型训练 模型训练新建模型训练工程的时候，选择通用算法有什么作用？ 使用训练模型进行在线推理的推理入口函数在哪里编辑？ 通过数据集导入数据后，在开发代码中如何获取这些数据？ 如何在模型训练时，查看镜像中Python库的版本？ 如何在模型训练时，设置日志级别？ 如何自定义安装python第三方库？

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模型推理 将数据输入模型进行推理，推理结束后将推理结果返回。 接口调用 virtual HiLensEC hilens::Model::Infer(const InferDataVec & inputs, InferDataVec & outputs) 参数说明 表1 参数说明 参数名

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模型训练 模型训练简介 创建模型训练工程 创建联邦学习工程 创建训练服务 创建超参优化服务 创建Tensorboard 打包训练模型 父主题： 用户指南

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模型推理 模型初始化成功后，调用infer接口进行模型推理。灌入一组数据，并得到推理结果。输入数据的类型不是uint8或float32数组组成的list将会抛出一个ValueError。 接口调用 hilens.Model.infer(inputs) 参数说明 表1 参数说明 参数名

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条件。训练完成后，可以单击查看优化报告，得到运行超参不同取值下的模型评分和试验时长。详情请参见创建超参优化服务。 单击“开始训练”，提交模型训练任务。 如果“训练任务状态”一直处在“RUNNING”中，模型训练服务的前台就会一直给后台发消息，查询当前训练任务的状态。即使平台访问超

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分词模型 模型名称 res-word-segmentation 功能1 -- 关键词提取（未排序） 将待处理的文本进行分词处理并筛选保留关键词。 URL POST 服务部署成功后返回的预测地址。 请求消息 请求参数请参见表1 请求参数说明。 表1 请求参数说明 参数名称 是否必选

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，单击“确认选择”，可以成功选择摄像机。 在首页导航栏，进入“模型训练”页面（选择摄像机型号后，模型训练自动解锁），单击“华为训练云服务”进入ModelArts模型训练平台。如果开发者有自己训练好的模型， 不需要进入该步骤。 其中， ModelArts是面向开发者的一站式AI开发

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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。 评估模型 在“模型评估”页面，您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，也可以模拟在线测试。 图1 模型评估 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。 评估参数对比

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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。 父主题： 云状识别工作流

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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。 父主题： 刹车盘识别工作流

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并训练模型，详情请见训练模型。 评估模型 在“模型评估”页面，您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，也可以模拟在线测试。 图1 评估模型 模型评估 “模型评估”下侧显示当前模型的版本、验证集数量。 评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参

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训练模型”，并配置训练参数，开始训练模型。 预训练模型 当前服务提供预置预训练模型“高精版”、“均衡版”、“基础版”，在“预训练模型”列表中可查看“模型精度”、“推理速度”、“训练速度”和模型“简介”。 参数配置 在“参数配置”填写“学习率”、“训练轮次”和“语种”。 “学习率”用来控制模型的学习速度，范围为(0

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详细评估 后续操作 针对当前版本的模型，经过“整体评估”和“详细评估”后，如果根据业务需求，模型还需继续优化，请单击“上一步”，回到“模型训练”步骤，详细操作指导请见训练模型。 如果模型已达到业务需求，请单击“发布部署”，进入“服务部署”步骤，详情请见部署服务。 父主题： 多语种文本分类工作流

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在“参数配置”填写“学习率”、“训练轮次”和“分批训练样本数”。 “学习率”用来控制模型的学习速度，范围为(0,1]。 “训练轮次”指模型训练中遍历数据集的次数。 “分批训练样本数”又叫批尺寸（Batch Size），指一次训练所抓取的数据样本数量，影响训练速度及模型优化效果。 确认信息后，单击“开始训练”。

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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。 父主题： 无监督车牌检测工作流

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