文字识别 OCR    

文字识别OCR提供在线文字识别服务,将图片或扫描件中的文字识别成可编辑的文本。OCR文字识别支持证件识别、票据识别、定制模板识别、通用表格文字识别等。

 
 

    文字识别训练 更多内容
  • 预训练

    训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中,具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业,并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法,启动方式自定义,以及选择上传的镜像。 代码目录选择:OBS桶路径下的 llm_train/AscendSpeed

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  • 预训练

    nizer文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建预训练任务 创建训练作业,并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法,启动方式自定义,以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 训练作业启动命令中输入: cd

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  • 使用流程

    ModelArts Pro 是为企业级AI应用打造的专业开发套件。基于华为云的先进算法和快速训练能力,提供预置工作流和模型,提升企业AI应用的开发效率,降低开发难度。当前ModelArts Pro开放了 文字识别 套件、 自然语言处理 套件、视觉套件、HiLens套件,详细介绍请见产品介绍。用户基于

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  • 编辑应用

    进入“应用开发”页面,您可以依次修改“上传模板图片”、“定义预处理”、“框选参照字段”、“框选识别区”、“训练分类器”、“评估”步骤的信息,重新部署模板。操作指引如下: 上传模板图片 定义预处理 框选参照字段 框选识别区 训练分类器 评估应用 部署服务 父主题: 多模板分类工作流

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  • 什么是ModelArts Pro

    高效的行业算法 多行业:积累10+行业/场景的预训练模型。 高精度:大部分模型的准确率高于90%。 少数据:训练所需的数据量更少。 智能标注:提升标注效率。 极致性能 依托ModelArts 基础平台,深度软硬件协同。 资源秒级调度,按需使用。 训练任务性能提升30%。 灵活开放 灵活的部

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  • 模型训练简介

    新建训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务。 名称 模型训练名称。 模型训练工程描述 对模型训练工程的描述信息。 创建时间 训练工程、联邦学习工程、训练服务或者超参优化服务的创建时间。 类型 模型训练的类型。 包含如下选项: 模型训练 联邦学习 训练服务 优化服务 创建者 创建训练工程、联邦

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  • 常用概念

    Pro为企业级AI应用打造的专业开发套件,套件基于华为云的先进算法和快速训练能力,提供预置工作流和模型,通过工作流指引能够快速开发AI应用,解决具体行业场景问题。 ModelArts Pro应用开发套件包括自然语言处理套件、文字识别套件等,能够快速响应不同行业、不同场景的AI落地需求。 工作流

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  • 训练服务简介

    研发更便捷。训练服务的开发流程如下: 训练服务操作引导如下: 算法管理:负责管理用户上传的符合平台规范的算法。 训练任务:用户选择训练算法和训练数据集创建训练任务进行训练。 模型评测:负责管理评测脚本、评测任务和评测对比任务。 编译管理:包含编译任务和编译镜像。训练产生的模型版本

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  • 镜像制作(训练)

    镜像制作(训练) Octopus平台依赖算子镜像内的/bin/bash、stdbuf、tee软件,请确保基础镜像内包含上述软件且能通过PATH找到。 一般情况下,训练与评测定义为同一个引擎,主要包括算法或评测脚本运行所需要的基本依赖环境。用户可使用命令行模式或Dockerfile

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  • 创建训练实验

    创建训练实验 功能介绍 创建训练实验。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id}/training-experiments/

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  • 训练脚本说明

    训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题: 主流开源大模型基于Lite Cluster适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.911)

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  • 训练脚本说明

    训练脚本说明 Yaml配置文件参数配置说明 模型NPU卡数、梯度累积值取值表 各个模型训练前文件替换 NPU_Flash_Attn融合算子约束 BF16和FP16说明 录制Profiling 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch

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  • 训练脚本说明

    训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置【旧】 训练tokenizer文件说明 断点续训和故障快恢说明 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.912)

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  • 训练精度测试

    yaml相对或绝对路径 <model_name>:训练模型名,如qwen2.5-7b <exp_name>:实验名称:包含训练策略类型及数据序列长度:【lora:4096-lora、full:4096-full】 训练完成后,test-benchmark目录下会生成训练日志及NPU利用率日志及权重文件,如qwen2

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  • 增量模型训练

    int信息初始化训练状态即可。用户需要在代码里加上reload ckpt的代码,使能读取前一次训练保存的预训练模型。 在ModelArts训练中实现增量训练,建议使用“训练输出”功能。 在创建训练作业时,设置训练“输出”参数为“train_url”,在指定的训练输出的数据存储位置

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  • 训练脚本说明

    训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.907)

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  • 训练脚本说明

    训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.907)

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  • 训练脚本说明

    训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.908)

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  • 训练脚本说明

    训练脚本说明 训练脚本存放目录说明 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 训练tokenizer文件说明 父主题: Qwen-VL模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.912)

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  • 打包训练模型

    打包训练模型 系统支持将训练好的模型归档以及打包成模型包。用户可以基于模型包创建验证服务、训练服务。模型验证服务详情可以在模型验证查看。模型训练服务详情可以在创建训练服务查看。 模型包主要包括模型验证服务的推理主入口函数、算法工程操作流、模型文件等。已发布的模型可以在模型管理查看。

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  • 创建训练服务

    创建训练任务,详细请参考模型训练。 删除训练任务。 模型训练工程描述 训练服务的描述信息,支持单击“”重新编辑。 切换到其他的训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务的模型训练页面中。 模型训练运行环境信息查看和配置。 新建训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务。 2(模型训练任务) 根据训练状态快速检索训练任务。

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