AI&大数据

高精度,多场景,快响应,AI&大数据助力企业降本增效

 
 

    modelarts 文本分类 更多内容
  • 工作流介绍

    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用,通过训练其他语种的文本分类预测模型,实现文本分类功能。 图1 多语种文本分类流程 表1 文本分类流程说明 流程

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • ModelArts Pro的应用场景和用户群体

    ModelArts Pro的应用场景和用户群体 ModelArts Pro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。用户可以使用ModelArts Pro套件中特定行业场景的预置行业工作流,满足快速定制的需求,快速进行应用开发。 当前ModelArts Pro开放

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 工作流介绍

    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>通用文本分类工作流”新建应用,详细操作请见新建应用。您可以开发文本分类应用,通过训练文本分类预测模型,实现文本分类功能。 图1 文本分类流程 表1 文本分类流程说明 流程 说明 详细指导

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 自然语言处理套件(使用文本分类工作流开发应用)

    自然语言处理套件(使用文本分类工作流开发应用) ModelArts Pro的自然语言处理套件提供了通用文本分类工作流和多语种文本分类工作流,通过工作流指引支持自主上传文本数据,构建高精度文本分类预测模型,适配不同行业场景的业务数据,快速获得定制服务。 通用文本分类工作流仅支持中文文本分类,多语种

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 行业套件介绍

    自然语言处理套件当前提供了通用文本分类工作流、多语种文本分类工作流和通用实体抽取工作流,提供高精度文本分类预测模型,适配不同行业场景的业务数据,快速获得定制服务。 通用文本分类工作流 提供文本分类项目的通用工作流,仅适用于中文文本的分类场景,支持单标签分类和多标签分类。 多语种文本分类工作流 提供

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 标注文本分类数据

    即翻页,将导致前一页的标注信息丢失,需重新标注。 图2 数据标注-文本分类 添加或删除数据 自动学习项目中,数据来源为数据集中输入位置对应的OBS目录,当目录下的数据无法满足现有业务时,您可以在ModelArts自动学习页面中,添加或删除数据。 添加文件 在“未标注”页签下,可单

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • ModelArts与ModelArts Pro的区别

    ModelArtsModelArts Pro的区别 ModelArts是一站式AI开发管理平台,提供领先算法技术,保证AI应用开发的高效和推理结果的准确,同时减少人力投入。ModelArts致力于底层模型专业开发、调参等。 ModelArts Pro根据预置工作流生成指定场景模

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 数据标注场景介绍

    数据标注任务中,一般由一个人完成,但是针对数据集较大时,需要多人协助完成。ModelArts提供了团队标注功能,可以由多人组成一个标注团队,针对同一个数据集进行标注管理。 团队标注功能当前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”、“命名实体”、“文本三元组”、“语音分割”类型的数据集。 不同类型数据集支持的功能列表

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 创建导入任务

    新导入的表格数据的schema和数据集一致。 视频标注 不支持 支持 - 示例代码 示例一:物体检测数据集目录导入 from modelarts.session import Session from modelarts.dataset import Dataset session = Session() dataset

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • AI开发平台ModelArts接入LTS

    AI开发平台 ModelArts接入LTS 支持AI开发平台ModelArts日志接入LTS。 具体接入方法请参见部署模型为在线服务。 父主题: 使用云服务接入LTS

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 什么是ModelArts

    开发环境,多种操作流程和模式,方便开发者编码扩展,快速构建模型及应用。 产品架构 ModelArts是一个一站式的开发平台,能够支撑开发者从数据到AI应用的全流程开发过程。包含数据处理、模型训练、AI应用管理、AI应用部署等操作,并且提供AI Gallery功能,能够在市场内与其他开发者分享模型。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 创建ModelArts委托

    委托名称前缀固定为ma_agency。 如该字段为iam-user01,则创建出来的委托名称为ma_agency_iam-user01。 默认为空,表示创建名称为modelarts_agency的委托。 响应参数 无 请求示例 创建ModelArts委托。设置委托名称后缀为“iam-user01”。 POST htt

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Standard数据管理

    Standard数据管理 ModelArts Standard数据管理提供了一套高效便捷的管理和标注数据框架。支持图片、文本、语音、视频等多种数据类型,涵盖图像分类、目标检测、音频分割、文本分类等多个标注场景,适用于计算机视觉、自然语言处理、音视频分析等AI项目场景。 ModelArts Stan

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 管理ModelArts模型

    管理ModelArts模型 查看ModelArts模型详情 查看ModelArts模型事件 管理ModelArts模型版本 发布ModelArts模型 父主题: 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • ModelArts入门指引

    码进行AI模型的开发。 如果您想了解如何在ModelArts Standard提供的Notebook开发环境中,完成AI开发全流程,您可以参考基于Codelab使用Standard Notebook实例进行AI开发。 如果您有自己的算法,想改造适配后迁移到ModelArts St

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • ModelArts开发支持服务

    ModelArts开发支持服务 服务概述 华为云面向各行业AI应用的开发与研究,提供ModelArts平台支持类服务,针对客户不同阶段的需求,提供包括本地调用、模型优化、云上开发、模型迁移等支持服务。同时,能够帮助企业快速集成ModelArts平台能力到业务应用,能够针对客户的业

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 部署文本分类服务

    部署文本分类服务 模型部署 模型部署操作即将模型部署为在线服务,并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后,可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行总览”页面中,待服务部署节点的状态变为“等待输入”,双击“服务部署”节点,进入配置详情页,完成资源的参数配置操作。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 创建自动学习项目有个数限制吗?

    创建自动学习项目有个数限制吗? ModelArts自动学习,包括图像分类项目、物体检测项目、预测分析项目、声音分类和文本分类项目。您最多只能创建100个自动学习项目。 父主题: 创建项目

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 从OBS目录导入数据规范说明

    </annotation> 文本分类 文本分类支持导入“txt”和“csv”两种文件类型,文本的编码格式支持“UTF-8”和“GBK”。 文本分类的标注对象和标注文件有2种存放模式。 ModelArts text classfication combine 1.0:文本和标注合并,文本分类的标注对象

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 自动学习简介

    自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Manifest管理概述

    Manifest文件使用UTF-8编码,Manifest处理程序需具备UTF-8处理能力。 Manifest文件中文本分类的source数值可以包含中文,其他字段不建议用中文。 Manifest文件可以由用户、第三方工具或ModelArts标注系统生成。 Manifest文件名没有特殊要求,可以为任意合法文件名。 父主题:

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了