阿里云机器学习平台PAI-AI行业插件-视觉模型平台OCR模型训练使用简明教程

在线体验各类最新模型,更有模型 免费Token 额度领取!
立即体验
简介: AI行业插件提供视觉模型训练插件和通用模型训练插件,他们支持在线标注、自动模型训练、超参优化及模型评估。您只需要准备少量标注数据,并设置训练时长,就可以得到深度优化的模型。同时,插件平台与PAI-EAS高效对接,可以快速将训练模型部署为RESTful服务。视觉模型训练插件支持视觉领域常用模型的标注、训练及发布,并针对移动端场景进行了模型深度优化,您可以通过手机扫码快速体验模型效果,也可以将模型进行服务端部署。本文着重讲述OCR文字识别使用简明教程

1、创建实例

image.png

image.png

2、数据准备

1.创建数据集

image.png

2.标注

image.png
image.png
image.png

3.创建任务

image.png

4.开始训练

image.png

5.训练完成

image.png

相关实践学习
使用PAI+LLaMA Factory微调Qwen2-VL模型,搭建文旅领域知识问答机器人
使用PAI和LLaMA Factory框架,基于全参方法微调 Qwen2-VL模型,使其能够进行文旅领域知识问答,同时通过人工测试验证了微调的效果。
机器学习概览及常见算法
机器学习(Machine Learning, ML)是人工智能的核心,专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能,它是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域。 本课程将带你入门机器学习,掌握机器学习的概念和常用的算法。
目录
相关文章
|
机器学习/深度学习 人工智能 JSON
【解决方案】DistilQwen2.5-R1蒸馏小模型在PAI-ModelGallery的训练、评测、压缩及部署实践
阿里云的人工智能平台 PAI,作为一站式的机器学习和深度学习平台,对DistilQwen2.5-R1模型系列提供了全面的技术支持。无论是开发者还是企业客户,都可以通过 PAI-ModelGallery 轻松实现 Qwen2.5 系列模型的训练、评测、压缩和快速部署。本文详细介绍在 PAI 平台使用 DistilQwen2.5-R1 蒸馏模型的全链路最佳实践。
|
人工智能 Kubernetes API
Dify+DeepSeek实战教程!企业级 AI 文档库本地化部署,数据安全与智能检索我都要
接下来这篇文章,就打算用最接地气的方式,手把手带你从 0 到 1 搭建一套专属的本地知识库系统。无论你是想优化企业内部文档检索(不用担心敏感数据上传云端的风险),还是像我一样想为用户打造更智能的文档服务,都能跟着步骤一步步实现。咱们不卖关子,直接上干货
4475 14
Dify+DeepSeek实战教程!企业级 AI 文档库本地化部署,数据安全与智能检索我都要
|
人工智能 JSON 算法
【解决方案】DistilQwen2.5-DS3-0324蒸馏小模型在PAI-ModelGallery的训练、评测、压缩及部署实践
DistilQwen 系列是阿里云人工智能平台 PAI 推出的蒸馏语言模型系列,包括 DistilQwen2、DistilQwen2.5、DistilQwen2.5-R1 等。本文详细介绍DistilQwen2.5-DS3-0324蒸馏小模型在PAI-ModelGallery的训练、评测、压缩及部署实践。
|
人工智能 文字识别 异构计算
SmolDocling:256M多模态小模型秒转文档!开源OCR效率提升10倍
SmolDocling 是一款轻量级的多模态文档处理模型,能够将图像文档高效转换为结构化文本,支持文本、公式、图表等多种元素识别,适用于学术论文、技术报告等多类型文档。
1308 1
SmolDocling:256M多模态小模型秒转文档!开源OCR效率提升10倍
|
机器学习/深度学习 人工智能 供应链
从概念到商业价值:AI、机器学习与深度学习全景指南
在这个科技飞速发展的时代🚀,人工智能正以惊人的速度渗透到我们的生活和工作中👀。但面对铺天盖地的AI术语和概念,很多人感到困惑不已😣。"AI"、"机器学习"、"深度学习"和"神经网络"到底有什么区别?它们如何相互关联?如何利用这些技术提升工作效率和创造价值?
707 0
|
12月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 监控
AI 基础知识从0.1到0.2——用“房价预测”入门机器学习全流程
本系列文章深入讲解了从Seq2Seq、RNN到Transformer,再到GPT模型的关键技术原理与实现细节,帮助读者全面掌握Transformer及其在NLP中的应用。同时,通过一个房价预测的完整案例,介绍了算法工程师如何利用数据训练模型并解决实际问题,涵盖需求分析、数据收集、模型训练与部署等全流程。文章适合初学者和开发者学习AI基础与实战技能。
1399 25
AI 基础知识从0.1到0.2——用“房价预测”入门机器学习全流程
|
人工智能 安全 Shell
Jupyter MCP服务器部署实战:AI模型与Python环境无缝集成教程
Jupyter MCP服务器基于模型上下文协议(MCP),实现大型语言模型与Jupyter环境的无缝集成。它通过标准化接口,让AI模型安全访问和操作Jupyter核心组件,如内核、文件系统和终端。本文深入解析其技术架构、功能特性及部署方法。MCP服务器解决了传统AI模型缺乏实时上下文感知的问题,支持代码执行、变量状态获取、文件管理等功能,提升编程效率。同时,严格的权限控制确保了安全性。作为智能化交互工具,Jupyter MCP为动态计算环境与AI模型之间搭建了高效桥梁。
857 2
Jupyter MCP服务器部署实战:AI模型与Python环境无缝集成教程
|
机器学习/深度学习 PyTorch API
昇腾AI4S图机器学习:DGL消息传递接口的PyG替换
DGL (Deep Graph Learning) 和 PyG (Pytorch Geometric) 是两个主流的图神经网络库,它们在API设计和底层实现上有一定差异,在不同场景下,研究人员会使用不同的依赖库,昇腾NPU对PyG图机器学习库的支持亲和度更高,因此有些时候需要做DGL接口的PyG替换。
|
11月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在自然语言处理中的对抗训练与鲁棒性提升(205)
本文探讨Java大数据与机器学习在自然语言处理中的对抗训练与鲁棒性提升,分析对抗攻击原理,结合Java技术构建对抗样本、优化训练策略,并通过智能客服等案例展示实际应用效果。
|
机器学习/深度学习 PyTorch API
昇腾AI4S图机器学习:DGL图构建接口的PyG替换
本文探讨了在图神经网络中将DGL接口替换为PyG实现的方法,重点以RFdiffusion蛋白质设计模型中的SE3Transformer为例。SE3Transformer通过SE(3)等变性提取三维几何特征,其图构建部分依赖DGL接口。文章详细介绍了两个关键函数的替换:`make_full_graph` 和 `make_topk_graph`。前者构建完全连接图,后者生成k近邻图。通过PyG的高效实现(如`knn_graph`),我们简化了图结构创建过程,并调整边特征处理逻辑以兼容不同框架,从而更好地支持昇腾NPU等硬件环境。此方法为跨库迁移提供了实用参考。