“显示”属性下方展示了当前元素的盒模型示意图，在对应的数字位置单击并改变值，即可快速改变元素上下左右位置上的内外边距属性。 当前元素盒模型示意图下方，展示了当前元素的宽和高，默认是根据当前布局自适应后的宽高，可以在这里手动输入值配置当前元素的宽和高。 盒模型和宽高配置时，支持“px”、

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“显示”属性下方展示了当前元素的盒模型示意图，在对应的数字位置单击并改变值，即可快速改变元素上下左右位置上的内外边距属性。 当前元素盒模型示意图下方，展示了当前元素的宽和高，默认是根据当前布局自适应后的宽高，可以在这里手动输入值配置当前元素的宽和高。 盒模型和宽高配置时，支持“px”、

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“显示”属性下方展示了当前元素的盒模型示意图，在对应的数字位置单击并改变值，即可快速改变元素上下左右位置上的内外边距属性。 当前元素盒模型示意图下方，展示了当前元素的宽和高，默认是根据当前布局自适应后的宽高，可以在这里手动输入值配置当前元素的宽和高。 盒模型和宽高配置时，支持“px”、

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“显示”属性下方展示了当前元素的盒模型示意图，在对应的数字位置单击并改变值，即可快速改变元素上下左右位置上的内外边距属性。 当前元素盒模型示意图下方，展示了当前元素的宽和高，默认是根据当前布局自适应后的宽高，可以在这里手动输入值配置当前元素的宽和高。 盒模型和宽高配置时，支持“px”、

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后，测量轻量化模型的总体积和重量。 包围盒测量工具 支持测量指定实体的包围盒规格和轻量化模型的总包围盒规格。 选择“包围盒 > 指定实体”，并在图形中选择某一实体，可以测量所选实体包围盒的长、宽、高的边长。 选择“包围盒 > 总包围盒”，可以测量轻量化模型总包围盒的长、宽、高的边长。

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”或“部署”，可以直接使用模型进行训推。 当按钮置灰时，表示模型不支持该任务。 模型介绍 表1列举了ModelArts Studio大模型即服务平台支持的模型清单，模型详细信息请查看界面介绍。 表1 模型广场的模型系列介绍 模型系列 模型类型 应用场景 支持语言 GLM-4 文本生成

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“显示”属性下方展示了当前元素的盒模型示意图，在对应的数字位置单击并改变值，即可快速改变元素上下左右位置上的内外边距属性。 当前元素盒模型示意图下方，展示了当前元素的宽和高，默认是根据当前布局自适应后的宽高，可以在这里手动输入值配置当前元素的宽和高。 盒模型和宽高配置时，支持“px”、

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动调优并生成满足要求的模型 ModelArts自动学习，为资深级用户提供模板化开发能力 提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络

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是否是Spark环境：请保持默认值关闭。 是否生成本地模型包：请保持默认值关闭。即默认不在当前JupyterLab算法工程项目中生成本地模型包。仅归档模型包，供模型管理页面新建模型包使用。 是否生成本地metadata.json：请保持默认值关闭。 单击归档cell代码框左侧的图标，完成模型归档。 父主题： JupyterLab开发平台

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模型验证 模型验证简介 创建验证服务 创建验证任务 父主题： 用户指南

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单击界面左下角的“异常检测模型训练”，弹出“异常检测模型训练”代码框，如图3所示。 请根据实际情况配置各个模型参数取值。 也可以单击界面右上角的，在弹出的算子框中，选择“学件 > 多层嵌套异常检测学件 > 异常检测模型训练”，添加“异常检测模型训练”代码框。 图3 异常检测模型训练 单击“异

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模型管理 创建资产模型 删除资产模型 添加属性信息 修改属性信息 删除属性信息 添加分析任务 修改分析任务 删除分析任务 父主题： 资产建模

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模型仓库 在菜单栏中，选择“模型仓库”。 进入“模型仓库”界面。界面以列表的形式，展示了当前租户下面已成功创建推理服务的模型包列表和模型包详细信息，如图1所示。 图1 模型仓库 界面说明如表1所示。 表1 模型仓库界面说明 区域 参数 参数说明 1 支持通过模型包名称快速检索模型包。

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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准确率和误差变化。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“零售商品识别工作流”新建应用，并已执行到“数据标注”步骤确认标注结果，详情请见自动标注数据。 训练模型 在“模型训练”页面，单击“训练”。 模型训练一般需要

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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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Pro控制台选择“HiLens安全帽检测”可训练模板新建技能，并训练模型，详情请见训练模型。 评估模型 工作流会用测试数据评估模型，在“应用开发>评估模型”页面，查看评估结果。 模型评估 图1 模型评估 训练模型的版本、标签数量、测试集数量。单击“下载评估结果”，可保存评估结果至本地。

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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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