或导入训练数据集，后续训练模型操作是基于您选择的训练数据集。 由于模型训练过程需要有标签的数据，如果您上传未标注数据，需要手动标注数据。 选择数据 训练模型 选择训练数据后，无需用户配置任何参数即可开始训练热轧钢板表面缺陷检测模型，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

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主构建文字识别模板，识别模板图片中的文字，提供高精度的文字识别模型，保证结构化信息提取精度。 通用单模板工作流 通过构建文字识别模板，识别单个板式图片中的文字，提供高精度的文字识别模型，保证结构化信息提取精度。 多模板分类工作流 支持用户自定义多个文字识别模板，通过AI分类算法，

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AI原生应用引擎训练好后的模型如何获取？ 使用模型微调训练好模型后的新模型只能通过模型部署（创建模型服务）上线，无法下载至本地使用。 父主题： AI原生应用引擎

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针对已经选择的数据和SKU，在应用开发的“数据标注”页面， ModelArts Pro 会自动标注数据，自动标注完成后，可对每个数据的标注结果进行核对和确认。 自动标注数据 训练模型 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

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的结构化信息。对于多模板应用而言，参照字段还将用于区分不同的模板。 框选参照字段 框选识别区 在图片模板中框选识别区，确定模板图片中需要识别的文字位置。 框选识别区 模板总览 检查所有模板是否已正确配置。 模板总览 评估 通过上传测试图片，在线评估模板分类情况和模板的文字识别情况

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参数说明 归档名 归档模型的包名。 归档版本 归档训练模型的版本。 默认版本为1.0.0。 生成模型包 是否直接在归档的同时打包模型包。 选择“是”，表示同时对模型执行归档和打包操作；选择“否”表示仅对模型执行归档操作。默认选择“是”。 包含代码 模型包是否包含训练和推理的相关代码。 选

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目前不支持复杂背景（如户外自然场景、防伪水印等）和文字扭曲图像的文字识别。 用于训练多模板分类器的训练集，需要把各个模板的训练图片打包成一个文件夹并压缩成“zip”包，“zip”包文件大小不超过10M。 例如训练“保险单”模板的训练集，需要把同模板的保险单图片打包成一个文件夹并压缩成“zip”包。 步骤2：新建应用

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训练图像分类模型 完成图片标注后，可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的图像分类模型。请参考前提条件确保已标注的图片符合要求，否则数据集校验将会不通过。 前提条件 请确保您的数据集中的已标注的图片不低于100张。 请确保您的数据集中至少存在2种以上的图片分类，且每种分类的图片不少于5张。

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使用模型训练服务快速训练算法模型 本文档以硬盘故障检测的模型训练为例，介绍模型训练服务使用的全流程，包括数据集、特征工程、模型训练、模型管理和模型验证，使开发者快速熟悉模型训练服务。 操作流程 前提条件 订购模型训练服务 访问模型训练服务 创建项目 数据集 特征工程 模型训练 模型管理

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的文字，提供高精度的文字识别模型，保证结构化信息提取精度。 通用单模板工作流 通过构建文字识别模板，识别单个板式图片中的文字，提供高精度的文字识别模型，保证结构化信息提取精度。 多模板分类工作流 支持用户自定义多个文字识别模板，通过模型训练，自动识别图片所需使用的模板，从而支持从大量不同板式图像中提取结构化信息。

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准备用于模型训练的数据，上传至OBS中。 准备数据 选择数据 在使用刹车盘识别工作流开发应用时，您需要新建或导入训练数据集，后续训练模型操作是基于您选择的训练数据集。 由于模型训练过程需要有标签的数据，如果您上传未标注数据，需要手动标注数据。 选择数据 训练模型 选择训练数据后，

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单击操作列的“查看模型”跳转到微调获得的新模型的详情页面。 单击操作列的“任务详情”可以在弹窗中查看“训练信息”、“训练日志”和“指标效果”。 单击操作列的“更多 > 删除任务”，可以删除微调任务，但是微调获得的新模型不会被删除。 查看训练效果 启动模型微调任务后，在微调大师列表单击

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创建企业项目后，在传参时，有以下三类场景。 携带正确的ID，正常使用OCR服务，账单的企业项目会被分类到企业ID对应的企业项目中。 携带格式正确但不存在的ID，正常使用OCR服务，账单的企业项目会显示对应不存在的企业项目ID。 不携带ID或格式错误ID（包含特殊字符等），正常使用OCR服务，账单的企业项目会被分类到"default"中。

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上传模板图片 在使用多模板分类工作流开发应用之前，必须要明确文字识别的模板类型，明确以哪几种板式图片作为模板训练文字识别模型，基于自己的业务需求制定针对性的文字识别模型。例如上传两种不同格式的发票图片作为模板，训练的文字识别模型就能识别并提取这两种格式发票上的关键字段。 前提条件

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上传模板图片后，需要对模板图片进行预处理，保留图片的关键内容，去掉冗余部分，保持图片内容清晰可见，保证模型识别的准确性。 定义预处理 框选参照字段 在图片模板中框选参照字段，用于矫正图片的方向，进而在正确的方向上，识别图片中的结构化信息。 框选参照字段 框选识别区 在图片模板中框选识

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上传模板图片 在使用单模板工作流开发应用之前，必须要明确文字识别的模板类型，明确以哪张图片作为模板训练文字识别模型，基于自己的业务需求制定针对性的文字识别模型。例如上传某一格式的发票图片作为模板，训练的文字识别模型就能识别并提取同格式发票上的关键字段。 前提条件 已授权ModelArts服务和 对象存储服务 （OBS）。

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上传模板图片 在使用多模板分类工作流开发应用之前，必须要明确文字识别的模板类型，明确以哪几种板式图片作为模板训练文字识别模型，基于自己的业务需求制定针对性的文字识别模型。例如上传两种不同格式的发票图片作为模板，训练的文字识别模型就能识别并提取这两种格式发票上的关键字段。 前提条件

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工作流指在具体行业场景下固定开发流程所构建的开发流水线，无需深究AI知识，按照工作流指引即可开发AI应用，解决特定场景问题。 开发应用 开发应用指通过工作流指引完成自主定制AI应用的开发，使所开发的应用在特定场景下能够解决具体问题。 资源池 用于数据处理、模型训练、服务部署的资源池和资源类型，分为“公共资源池”和“专属资源池”。

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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“工业智能体控制台>工业

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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。 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。 用于训练的图片，至少有2种以上的分类，每种分类的图片数不少20张。

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图片区域，上传本地的图片作为测试图片。 上传图片后，右侧会显示文字识别结果，包括“识别区”和对应的“识别结果”。 上传在线图片 单击“在线URL”，切换至“在线URL”页签。在“开始识别”左侧输出框中输入待测试的图片URL地址，或者拖拽测试图片至虚线框内上传图片区域，上传在线图片作为测试图片。

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