已发布版本的模型所选择的预置模板。 模型评估 已发布版本的模型评估参数。 准确率：在被所有预测为正的样本中实际为正样本的概率。 召回率：在实际为正的样本中被预测为正样本的概率。 F1：综合考虑准确率和召回率的影响，由两者计算而来，越接近1代表模型越好。 训练数据路径 已发布版本的模型，其训练数据的OBS存储目录。

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创建训练作业大于500MB数据量请先上传到OBS中，从OBS上传到云硬盘EVS。 将调试好的训练脚本和用于训练的数据集上传至OBS目录。 提交训练作业。提交训练作业方式如下： 在本地IDE中提交训练作业 可以通过调用ModelArts提供的SDK，创建训练作业，上云训练，调用S

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产品术语 A AI应用市场 提供AI模型的交易市场，是AI消费者接触NAIE云服务的线上门户，是AI消费者对已上架的AI模型进行查看、试用、订购、下载和反馈意见的场所。 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、M

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BO基于反馈基数估计模型的元信息、模型名称、算子信息等。 表1 GS_ABO_MODEL_STATISTIC字段 名称 数据类型 描述 oid oid 隐含列。 modelname name 模型名称，唯一约束。 createtime timestamp 模型创建/更新时间。 groupkey

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像分类项目中，建议训练数据集保证每类图片超过100张。 为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。 OBS上传文件规范 如不需要提前上传训练数据，请创建一个空文件夹用于存放工程后期生成的文件。如：“/bucketName/data-cat”。

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机器学习从有限的观测数据中学习一般性的规律，并利用这些规律对未知的数据进行预测。为了获取更准确的预测结果，用户需要选择一个合适的算法来训练模型。针对不同的场景，ModelArts提供大量的算法样例。以下章节提供了关于业务场景、算法学习方式、算法实现方式的指导。 选择算法的实现方式 M

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保证图片质量：不能有损坏的图片。 目前支持的格式包括JPG、JPEG、PNG、BMP。 训练数据集 本样例训练数据集使用未标注数据。 为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖所有商品分类的图片，即覆盖所有标签的图片。 每个分类标签

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ents.txt”的文件，并且在文件中指定此whl包的包名。依赖包必须为“.whl”格式的文件。 例如，“代码目录”对应的OBS路径下，包含模型文件、whl包，同时还存在“pip-requirements.txt”文件。“代码目录”的结构如下所示： |---模型启动文件所在OBS文件夹

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；支持对在线服务的配置、更新、事件进行记录，对在线服务的变更进行跟踪与回溯；支持查看在线推理服务实时资源占用情况，资源占用指标包括CPU，内存，AI芯片；支持查看在线推理服务实时日志；支持在线服务滚动升级，实现平滑更新在线服务的AI应用版本；支持对在线服务的查询，更新，对在线服务

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情况下，验证集的比例就是20%。 验证集的比例对于机器学习模型的性能评估非常重要。如果验证集的比例过小，可能导致模型在验证集上表现不够稳定，无法准确评估模型的性能。如果验证集的比例过大，可能会导致训练集的样本量不足，影响模型的训练效果。因此，在选择验证集的比例时，需要根据具体情况

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了解ModelArts 华为云开发者学堂 华为云EI基于AI和大数据技术，通过云服务的方式提供开放可信的平台。 智能客服 您好！我是有问必答知识渊博的智能 问答机器人 ，有问题欢迎随时求助哦！ 社区求助 华为云社区是华为云用户的聚集地。这里有来自ModelArts服务的技术牛人，为您解决技术难题。

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Gallery工具链服务异常中断。AI Gallery的计算规格的计费说明请参见计算规格说明。 AI应用封面图 否 上传一张AI应用封面图，AI应用创建后，将作为AI应用页签的背景图展示在AI应用列表。建议使用16：9的图片，且大小不超过7MB。 如果未上传图片，AI Gallery会为AI应用自动生成封面。

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如何回到模型训练服务首页？ 用户离开模型训练服务首页，如果需要回到首页，请单击界面左上角的“模型训练”，从下拉框中选择“模型训练”。 父主题： 模型训练服务首页

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推理代码自定义AI应用的推理处理逻辑。显示推理代码URL，您可以直接复制此URL使用。 “运行时依赖” 罗列选中模型对环境的依赖。例如依赖“tensorflow”，安装方式为“pip”，其版本必须为1.8.0及以上版本。 “AI应用说明” 为了帮助其他AI应用开发者更好的理解及使用您的AI应

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OD400和LOD500精度的建模。 需要针对室内结构进行建模的场景。 3D模型重建-装修场景 在进行装修的三维建模时，需要考虑不同的装修材料、颜色、质地等特征，以便于模型的准确表达。同时，需要将装修材料和建筑结构进行相应的挂接和协调，以确保室内建筑的美观和舒适。提供LOD100

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，至少有两种以上的分类，每种分类的样本不少于20张。 为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。 数据上传至OBS 在本文档中，采用通过OBS管理控制台将数据上传至OBS桶。 上传OBS的文件规范： 文件名规范：不能有+、空格、制表符。

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多活架构对业务是有要求的吧？ 是有要求的，在应用层是需要业务做一定改造的，华为侧也会提供容灾规范指导咨询等。 父主题： 多活容灾方案相关问题

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以在线完成模型训练、评估、发布。 图3 零售场景 物流场景 物流场景需要处理各种格式的票据图片，用户可以通过简单的标注生成自己的专属模板，实现关键字段的自动识别和提取。 特点：对各种格式的票据图片，可制作模板实现关键字段的自动识别和提取。 优势：支持不同格式票据图片的自动识别和结

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用户需要完成上述代码中**部分的配置，主要涉及以下三项。 统一存储：output_storage对象的default值，需填写一个已存在的OBS路径，路径格式为：/OBS桶名称/文件夹路径/。 数据集对象：使用准备数据集章节下载的数据集即可，填写相应的数据集名称以及版本号。 训练资源规格：配置计

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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。经常不能一次性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，如准确率、召回率、AUC等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 部署模型 模型的开发训练，是基于之前的已有数据（有可能是测试

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执行不同的策略。 不同策略对应不同结果，不同结果产生不同的Reward（奖励分数）。 该奖励分数作为参数用来更新策略模型，再进行新一轮学习。 客户瓶颈 实时性与长期性：AI不仅要做出实时的操作决策，还要做出长期的规划决策，通常对于游戏时间30分钟左右的STG游戏，对应的决策步数（

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