容器实例

查看训练结果 当平台跑完NLP任务后，您可以点击“模型效果”进行查看 您可以选择对应任务的不同版本，查看不同的效果数据，如图，当前是V1版本的效果数据： 效果校验 平台提供了针对模型的校验工具，您可以通过上传文本，了解如何模型的识别效果，从而对模型进行校验 文本分类模型校验 您可以上传文本文件（txt格式），也可以直接在输入框中输入文本即可校验，见下图： 短文本匹配模型校验 您可输入两个文本，点击

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002-开始训练 运行 您在画布中配置好算子组件以及参数后，需点击画布上方的“运行”按钮，一键训练模型。

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创建NLP任务 一个项目是指对应的一个场景或者领域的问题，例如智能客服场景、智能教育场景等。在BML中，提供了文本分类单标签、文本分类多标签、短文本相似度、序列标注、文本实体抽取任务的模型训练能力。本章节将通过演示，如何创建一个自然语言处理任务来完成问文本分类的任务。 在BML的控制面板左侧，打开【预制模型调参】，并点击内容主板的“新建”按钮： 在弹出的个人信息表中，填写对应的个人信息，有效的个人

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016-统计分析组件 统计分析组件 AutoRegression 自相关函数，求解时间序列的自相关性，可以表现出模型的平稳性。 输入 输入是一个数据集，需要选择要做 AR 的两列。选择的检验列需要是数值类型，排序列用于排序。 输出 输出是一个结果数据集。包含两列：lag，correlation，列的类型分别是bigint和double。 算子参数 参数名称 是否必选 参数描述 默认值 最大lag

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智能数据API 智能数据API 目前BML对数据集进行创建、删除、导入、导出、新增版本等操作有两种操作方式。 一种是通过在平台页面直接进行操作； 一种为通过调用相关API对数据集进行相应操作。本文档主要介绍如何用API对数据集进行相关操作。 目录 接口鉴权 创建数据集API接口文档 数据集上传API接口文档 删除数据集API接口文档 新增数据集版本API接口文档 获取数据集版本详情API接口文档

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007-组件状态 在画布中，各组件有如下状态： 运行成功：组件右侧有勾代表该组件运行成功。 运行中：旋转动态标识，代表该组件正在运行。 等待中：蓝色省略号标识，代表该组件正在等待运行。 运行失败：红色×号标识，代表由于某种原因运行失败。

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如何提升模型效果 如何充分测试模型效果 模型校验 在查看模型评估报告基础上，首先使用模型校验功能测试 未参与过训练 的音频数据进行模型训练，在这一步尽量上传不同类别的数据充分测试，并在测试过程中线下记录识别错误的音频。在测试过程中需要关注以下内容： 不同分类的准确率是否存在明显差异 识别错误的音频是否存在一些共性？比如设备相似、音调相似、环境相似等等 识别错误的音频人耳是否能明显分辨 发布模型为A

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name 否 string 分类名称 + score 否 number 置信度 + location 否 object ++ left 否 number 目标定位位置的长方形左上顶点的水平坐标 ++ top 否 number 目标定位位置的长方形左上顶点的垂直坐标 ++ width 否 number 目标定位位置的长方形的宽度 ++ height 否 number 目标定位位置的长方形的高度 实例分割

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