请见选择数据。 训练模型 在“应用开发>模型训练”页面，配置训练参数，开始训练模型。 输出路径 模型训练后，输出的模型和数据存储在OBS的路径。单击输入框，在输出路径的对话框中选择OBS桶和文件夹，然后单击“确定”。 预训练模型 当前服务提供安全帽检测预置模型“saved_model

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过预置模型和增量模型评估后的参数对比柱状图。 详细评估 图3 详细评估 可在右上角筛选标签和置信度范围，查看详细的测试数据。 后续操作 针对当前版本的模型，经过模型评估后，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

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模型训练一般需要运行一段时间，等模型训练完成后，“模型训练”页面下方显示查看训练详情。 图1 训练模型 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“误差变化”。 图2 模型训练 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个类别的图片量不

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已在视觉套件控制台选择“热轧钢板表面缺陷检测工作流”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 评估模型 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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工作流”新建应用，并训练模型，详情请见训练模型。 整体评估 在“模型评估”页面，您可以针对当前版本的模型进行整体评估。 “整体评估”左侧显示当前模型的标签名称和评估参数值，包括“精准率”、“召回率”、“F1值”。 “整体评估”右侧显示当前模型和其他版本模型的评估参数值柱状图，包括

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训练模型 针对已标注完成的训练数据，开始训练模型，您可以查看训练的模型交并比和误差变化。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“第二相面积含量测定工作流”新建应用，并已执行完“数据标注”步骤，详情请见标注数据。 训练模型 在“模型训练”页面配置训练参数，开始训练模型。 在“参数配置”

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在“模型训练”页面，单击“开始训练”。 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“误差变化”。 图1 模型训练 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情

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功能模型 功能模型描述按功能分解出特性、功能组、功能元素，以及它们之间的依赖关系。 元素介绍 元素名 图标 含义 Function 功能。 Feature 特性。 Function Domain 功能域。 Composition 组合，是整体与部分的关系，但部分不能离开整体而单独存在。

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技术模型 技术模型定义系统采用的关键技术部件和技术栈，包括整体框架技术，公共机制，基础设施，公共服务/组件，以及各逻辑功能元素的技术方案等。 元素介绍 元素名 图标 含义 Module （IEEE 610.12-1990）系统中一个逻辑上可分离的部分。系统设十中模块特指系统设计阶

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上级目录之下。 File 表示代码仓中的文件，名称中包含文件名+文件类型后缀。 Dir Templ 目录模板。 Manifest Repo和对应的逻辑设计对象使用Manifest连接。 表示由此代码仓的代码实现此设计对象的功能。连线方向由代码元素指向逻辑元素。 Composition

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前提条件 因为交付模型主要是描述构建模型中的结构元素打包成交付文件的过程，所以必须先完成构建模型的设计才能进行交付模型。 建模步骤 创建交付模型。 创建新的交付模型图或者在已有的交付模型图中进行画图设计，如果设计内容过多，可根据实际情况将内容进行拆分，创建多个交付模型图，在对应的交付模型图中去建立关系。

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通信路径。定义两个部署目标能够交换信号和消息的通信路径。 前提条件 部署模型描述产品打包交付件的部署场景，所以画部署模型需要完成前面的构建模型或交付模型。 因为有些特殊产品没有交付打包过程，只有构建过程，在部署时使用的是构建过程生成文件来部署到部署模型中，描述部署的场景。 建模步骤 创建部署模型。 创建新的

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接口Provided Interface和请求接口Required Interface 非实体接口，不在检查目标中； 如何检查 找出逻辑模型图里的在检查范围内的逻辑元素与实体接口间存在连线关系但连线关系不是使用、实现、依赖关系的逻辑元素和接口 （即使层级规则方案中配置了除使用、实

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部署元素）； 3.交付目标和执行目标，即Dlvr Trgt和Exec Trgt元素； 如何检查 查询部署模型图中生成的部署元素，查询部署模型图中的交付目标和可执行目标（Dlvr Trgt、Exec Trgt），找出交付目标和可执行目标中既无Deployed To部署元素连线关系也

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模型设计 如何创建连线关系 如何快速复制元素 如何表示父子关系 如何实现图与图之间的关联跳转 如何添加元素属性和方法 顺序图怎么连线 如何编辑顺序图中的操作符 如何查看和修改模型图类型

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模型管理 如何创建包 如何创建自定义视图和模型 如何配置自定义元素构造型

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应用模型 实体管理 关系管理 特征管理 父主题： API

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区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 f1：F1值 F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练生成一个版本。如第一次训练版本号为“0

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F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练会注册一个新的AI应用版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行部署上线的操作。

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被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 F1值 F1值是模型精确率和召回率的加

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模型管理 导入模型 父主题： 推理部署

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