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文本实体抽取数据导入 1. 创建数据集 您可以在左侧导航栏中中，选择“数据总览”并点击主内容区域的按钮「创建数据集」，选择数据类型为“文本”，标注类型选择“文本实体抽取”。标注模板中使用默认选项”文本实体抽取“。 img 2.导入未标注文本数据 进入到新创建的文本实体抽取数据集中。如果您手中的数据是未标注数据，可以选择数据标注状态为“无标注信息”。平台暂不支持上传有标注信息的数据。 img 本地上

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003-查看模型特征溯源 可视化建模提供特征溯源功能，对模型可用特征进行可视化溯源。 如果数据集组件到算法组件的路径中仅包含“数据处理组件（除‘Python数据处理组件’）”或“特征工程组件（除‘Python特征工程组件’）”，则可以生成特征溯源信息。 算法组件运行成功后，点击鼠标右键，选择“特征溯源”查看。 在弹出的界面中选择需要查看的特征名称，查看对应的溯源信息。

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批量预测(用户资源池)API 批量预测API 本文将介绍批量预测（用户资源池）的API，您如果是初次使用相关产品，可以参考 相关指南 。 鉴权机制 在使用API前，您需要完成鉴权操作，可以参考 鉴权认证机制 中的介绍。 接口详细介绍 平台开放了5个API供用户调用： 批量预测-创建 批量预测-停止 批量预测-删除 批量预测-作业列表 批量预测-作业详情 【批量预测-创建】 接口： https://

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TensorFlow 2.3.0 TensorFlow 基于tensorflow框架的MNIST图像分类任务示例代码，训练数据集点击 这里 下载 单机训练（计算节点数为1），示例代码如下： tf train demo import tensorflow as tf import os mnist = tf . keras . datasets . mnist work_path =

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通用类模型API参考 通用接口规范参考 自定义作业产出的模型进行公有云部署时，不具有统一的标准接口规范，根基不同的算法框架，提供通用接口规范参考。 Paddle：请在 《Paddle框架API调用文档》 中查看Paddle框架模型的API参考 TensorFlow：请在 《Tensorflow框架API调用文档》 中查看TensorFlow框架模型的API参考 Pytorch：请在 《Pytorc

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物体检测数据标注说明 目录 标注操作说明 标注技巧说明 上传图片 标注操作说明 在数据集查看详情页面可以点击开始标注，进入到标注页面。 添加标签 点击右侧添加标签，输入不同分类名称，完成标签添加。 标签格式说明：目前平台标签名称只支持数字/字母/下划线，暂时不支持中文 标注方式 根据左侧选定的当前图片，在左侧选择标注工具针对目标区域构建矩形框。 点击下一张图片/切换图片即可完成保存 注意，在标注过

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如何部署在私有服务器 发布模型页面中，可以申请私有服务器部署，将模型部署在私有服务器中。 页面中操作步骤如下： 选择模型 选择部署方式「私有服务器部署」 选择集成方式「私有API」 私有API：将模型以Docker形式在私有服务器（仅支持Linux）上部署为http服务，可调用与公有云API功能相同的接口。可纯离线完成部署，服务调用便捷 点击「提交申请」后，前往控制台申请私有部署包。并参考文档完成

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从训练任务导入模型 在新建版本时可以从预置模型调参、Notebook、自定义作业中导入模型。 前提条件 存在成功的训练任务，已创建模型且并未发布。 操作步骤 在左侧导航栏中选择“模型仓库”>“模型管理”。 在模型列表页中，单击已创建的模型“Demo”所在行的“新建版本”，进入“新建版本”页面。 填写如图所示的信息并从下拉菜单中选择要导入的模型的名称和版本： 单击“提交”，完成模型导入。

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