适用于函数工作流（FunctionGraph）的最佳实践 该示例模板中对应的合规规则的说明如下表所示： 表1 合规包示例模板说明 合规规则 规则中文名称 涉及云服务 规则描述 function-graph-concurrency-check 函数工作流的函数并发数在指定范围内 fgs

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工作流中工具节点的实例如何配置? 工具节点实例需要填写工具创建时所配置的鉴权信息。 三方厂商的工具API，请到工具对应官网获取鉴权信息。 自创建工具请填写工具创建时所配置的鉴权信息。 如果调用其他租户或资源相互隔离的部门所上架的工具，请在AI原生应用引擎中，选择左侧导航栏的“资产

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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，保证能在多个模板情况下正确分类测试图片的模板，并且能正确识别测试图片中的识别区文字。 评估应用 部署服务 模板图片评估后，可以部署模板至文字识别开发套件中，开发属于自己的文字识别应用，此应用用于识别自己所上传的多模板样式的图片。 部署服务 父主题：

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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 训练

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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 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。 评估结果包括一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，并且同时启动一个在线测试服务，供您模拟在线测试，帮助您有效评估模型，最终获得一个满意的模型。 评估模型

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提供完善的文本处理能力，支持多种数据格式内容，适配不同场景的业务数据。 可根据使用过程中的反馈持续优化模型。 工作流流程 在“ ModelArts Pro > 自然语言处理 套件”控制台，选择“我的工作流>多语种文本分类工作流”新建应用，详细操作请见新建应用。您可以开发多语种的文本分类应

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行评估和考察。 一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 评估模型 部署服务 模型准备完成后，您可以部署服务，用于分类自己所上传的文字内容，也可直接调用对应的API。 部署服务 父主题： 通用实体抽取工作流

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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，选择训练模型和车辆场景，即可开始训练车牌检测模型，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 训练得到模

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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。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。

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截图 按时间间隔：根据设置的时间间隔从视频首帧开始截图。 指定时间点：根据编辑的时间点从视频中截取图片。 详细功能说明请参见视频截图。 音频提取 无设置参数 详细功能说明请参见音频提取。 配置完成后，单击“确定”。 工作流列表中可以看到已创建的工作流。 工作流创建后，您可以在音视频管

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工作流专项 通过AstroZero流程模板创建出差审批电子流

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工作流管理 工作流简介 工作流模板 创建工作流 编排工作流 导入工作流 工作流插件说明 执行工作流 查看工作流执行详情 复制工作流 删除工作流 关注工作流

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复制工作流 通过复制已有工作流，您可以快速创建一个新的工作流。通过选择命名空间，可以将工作流复制到另一个命名空间。 复制后的新工作流无法直接执行，需要编辑保存后才可以执行工作流。 操作步骤 登录MAS控制台，进入“工作流管理>工作流列表”页面。 单击待复制工作流所在行的“复制”。

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迁移工作流 工作流配额限制说明 创建 主机迁移 工作流 创建可用区迁移工作流 创建存储迁移工作流 创建对象存储批量迁移工作流 创建文件存储批量迁移工作流 添加阶段/步骤

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工作流管理 创建工作流(Python SDK) 查询工作流(Python SDK) 删除工作流(Python SDK) 更新工作流(Python SDK) 查询工作流列表(Python SDK) API触发启动工作流(Python SDK) 父主题： 服务编排接口(Python SDK)

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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别区，确定模板图片中需要识别的文字位置。 框选识别区 评估应用 通过上传与模板图片同一板式的测试图片，评估图片识别结果是否正确。 评估应用

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时，上传的训练数据集是未标注的，需要对数据集中的数据进行标注。 标注数据 训练模型 选择训练数据后，基于已标注的训练数据，选择预训练模型、配置参数，用于训练文本分类模型。 训练模型 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。 一些常用的指标，如

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工作流介绍 工作流简介 观察云的外部形状，即云的外形特征、结构特点和云底高度，对预测天气变化有重要的影响。ModelArts Pro提供云状识别工作流，为您提供高精度的云状识别算法，通过云的外部形状预测天气变化。 功能介绍 支持上传多种云状图数据，构建云状的识别模型，用于高精度识别云的外部形状，进而用于气象预测工作。

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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 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。 评估结果包括一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，并且同时启动一个在线测试服务，供您模拟在线测试，帮助您有效评估模型，最终获得一个满意的模型。 评估模型

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整体工作流程 如果您期望了解各事件或功能的工作流程，请进行以下阅读。 图1 工作流程 父主题： 附录-流程说明

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调用指南 生成模板ID和自定义文字识别接口，用于识别自己所上传的模板样式的图片。提供标准API和常用编程语言的SDK，可快速开发属于自己的文字识别应用。 调用指南 父主题： 通用单模板工作流

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