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配置视觉任务 配置训练集及评测集 配置训练集 在添加任务备注后，在添加数据的位置选择添加训练集。 可选的数据集要求如下： 数据集标注类型与项目类型一致，如同为图像分类-单图单标签/物体检测-矩形框标注等 数据集数据量不为0； 数据集状态非智能标注中，非导入中 数据集状态支持导入多个数据集的多个标签， 如果选择标签名称一

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视觉任务简介 预置模型调参支持多种视觉任务，训练得到的模型可以应用到广泛实际场景中。 视觉模型类型 预置模型调参支持图像分类、物体检测及实例分割三类模型类型。 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

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查看训练结果 在脚本调参任务训练完成后，可以查看任务结果。 在BML左侧导航栏中单击“脚本调参”，进入脚本调参列表页面。 在脚本调参表单中单击“任务列表”，可以进入其任务列表页面，如下所示： 在任务列表中，单击评估报告，可以查看该任务生成的模型的报告信息，如下所示：

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创建训练作业 创建训练作业 前提条件 自定义作业需要依赖于BOS对象存储读取输入文件，创建自定义作业之前需要保证您已经开通了BOS对象存储的服务。 授权自定义作业读写您的BOS对象存储，以顺利进行自定义作业的配置。 在BOS中存储创建Bucket，并且存储用于训练的代码文件和数据集，创建一个空文件夹用于输出文件的存储

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015-图算法 图算法 FastUnfolding FastUnfolding 算法是基于模块度对社区划分的算法。FastUnfolding 算法是一种迭代的算法，主要目标是不断划分社区使得划分后的整个网络的模块度不断增大。 输入 输入数据集，包括源顶点列，目标顶点列，边权值列（可选）。 输出 输出结果数据集，包括两列

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010-NLP算法 NLP算法 Bert命名实体识别 BERT 采用了 Transformer Encoder 的模型来作为语言模型，Transformer模型完全抛弃了 RNN/CNN 等结构，而完全采用 Attention 机制来进行 input-output 之间关系的计算。 Fine-tuning 方式是指在已

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门店查看和编辑 本文档介绍门店管理功能中的门店查看功能。 门店库详情 门店导入完成后，在门店库列表「操作」列点击「查看」即可进入门店库详情页面，页面包含门店库基本信息和门店列表。 门店信息 在门店列表的「操作」列中点击「查看/编辑」按钮，进入门店详情页。门店信息会展示门店导入时填入的内容，非必填项如果未填写，则会显示「

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文本创作数据标注 文本创作数据标注 图中所示，模型输出文本框中，您可直接编辑模型输出文本，如图所示： 编辑完成后，点击‘下一篇’按钮自动保存并进入下一篇数据

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