效果优化 通过模型迭代、检查并优化训练数据、选择高精度模型等方法，能够提升模型效果。 模型迭代 一个模型很难一次性就训练到最佳的效果，通常会需要结合模型评估报告和校验结果不断扩充数据和调优。 为此平台提供了模型迭代功能，即当模型训练完毕后，会生成一个最新的版本号，首次V1、之后V2……以此类推。可以通过调整训练数据和算

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整体介绍 简介 Hi，您好，欢迎使用百度EasyDL图像。 EasyDL图像支持定制图像分类、物体检测、图像分割三类模型。三类模型的功能区别如下： 图像分类：识别一张图中是否是某类物体/状态/场景，适用于图片内容单一、需要给整张图片分类的场景 物体检测：检测图中每个物体的位置、名称。适合图中有多个主体要识别、或要识别主

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整体介绍 训练完成后，可将模型部署在公有云服务器、私有化服务器上，通过API进行调用。 公有云API 模型训练完毕后，为了更方便企业用户一站式完成AI模型应用，文本实体关系抽取模型支持将模型发布成为在线的restful API接口，可以参考 示例文档 通过HTTP请求的方式进行调用，快速集成在业务中进行使用。 具有完善

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效果优化 通过模型迭代、检查并优化训练数据、选择高精度模型等方法，能够提升模型效果。 模型迭代 一个模型很难一次性就训练到最佳的效果，通常会需要结合模型评估报告和校验结果不断扩充数据和调优。 为此平台提供了模型迭代功能，即当模型训练完毕后，会生成一个最新的版本号，首次V1、之后V2……以此类推。可以通过调整训练数据和算

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效果评估 模型评估报告 训练完成后，可以在【我的模型】列表中看到模型效果，以及详细的模型评估报告。 「完整评估结果」页面中将记录整体评估与详细评估的报告，包括该模型整体的准确率、F1-score、精确率、召回率，以及评估样本具体数据情况，各分类的精确值、F1-Score、召回值等指标。 整体评估中，各指标的释义如下：

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发起训练 训练模型 完成数据的标注，即可在「模型中心」目录中点击「训练模型」，开始模型的训练。 按以下步骤操作，启动模型训练： Step 1 选择模型 选择此次训练的模型 Step 2 训练配置 部署方式 可选择「公有云部署」、「EasyEdge本地部署」。 如何选择部署方式 选择设备 如果您选择了「EasyEdge本

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模型列表 模型列表提供模型管理能力，可查看所有已发布为模型的任务 查看模型 可通过下拉框筛选需要查看的任务类型 点击【查看】可查看模型详情，在模型详情页可查看当前模型下的全部版本、模型版本对应的任务、训练方式、版本描述以及导入时间 点击对应任务可跳转至当前模型对应的任务版本 如需将模型投入实际应用可选择导出模型源文件或

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API上传 本文档主要说明当您线下已有大量的已经完成整理的文本数据，如何通过调用API完成文本数据的便捷上传和管理。 EasyDL数据集管理API在管理不同模型数据类型之间是通用的。上传不同模型类型数据，只是在部分接口入参存在差异，使用及接口地址完全一致。 数据集创建API 接口描述 该接口可用于创建数据集。 接口鉴权

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