华为云

面向未来的智能世界,数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生,全数字化、全云化、AI驱动,一切皆服务。

华为云将持续创新,携手客户、合作伙伴和开发者,致力于让云无处不在,让智能无所不及,共建智能世界云底座。

 
 

    华为云普惠新模型 更多内容
  • 训练模型

    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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  • 评估模型

    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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  • 评估模型

    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

    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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  • 训练模型

    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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  • 公共模型

    公共模型 公共模型提供API设计时所需公共数据的定义,在设计API的Body请求体或返回响应时,如果需要使用某种数据模型、公共响应等,可直接引用对应的公共模型,单击“公共模型”搜索框右侧,新建不同类型公共模型,CodeArts API提供以下7种公共模型定义:数据模型、公共响应、

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  • 功能模型

    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 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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  • 代码模型

    因为代码模型主要是描述创建出来的代码元素与逻辑元素的Manifest连线关系,所以在代码模型设计前必须要先完成逻辑模型的设计。 建模步骤 创建代码模型图。 创建的代码模型图或者在已有的代码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,创建多个代码模型图,在对应的代码模型图中去建立关系。

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  • 交付模型

    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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  • 部署模型

    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。 创建的部署模型图或者在已有的部署模型图中进行

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  • 逻辑模型

    该规则项检查出的是架构信息树中按模型图构树后显示红色叹号的告警元素。 检查范围 当前模型工程所有逻辑模型图中的逻辑元素。 逻辑元素定义:“工程设置>元素构造型”下,绑定到4+1视图:逻辑模型的基础构造型与自定义构造型元素以及逻辑模型架构方案配置的构造型。 包括:在逻辑模型图上创建出来的逻辑元

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  • 部署模型

    该规则项检查出的是架构信息树中按模型图构树后显示红色叹号的告警元素。 检查范围 当前模型工程中的所有符合定义规则的部署元素(定义规则:工程设置>构造型下,绑定到4+1视图 : 部署模型的基础构造型与自定义构造型元素才认定为部署元素)。 在部署模型图上创建出来的部署元素; 引用到部署模型中的部署元素(包含关联空间中的引用的部署元素);

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  • 模型设计

    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

    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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  • 对象模型

    对象模型 对象 专属主机管理包括查询专属主机列表、查看专属主机详情、更新专属主机属性、申请专属主机,以及释放专属主机。 对象模型 表1 dedicated_host 参数 类型 CRUD 默认值 约束 备注 dedicated_host_id String R - - 专属主机ID。

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  • 应用模型

    应用模型 实体管理 关系管理 特征管理 父主题: API

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  • 模型训练

    图3 模型评估报告 表1 评估结果参数说明 参数 说明 recall:召回率 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。 precision: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。

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  • 模型训练

    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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  • 模型训练

    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

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  • 删除模型

    删除模型 删除模型对象。 示例代码 在ModelArts notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 方式1:根据导入模型模型调试生成的模型对象进行模型对象删除 1 2 3 4 5 6 from modelarts

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