阿里云视觉智能平台的自学习服务

阿里云视觉智能平台的商品分类功能，并没有明确规定每个品类需要训练多少张图片。实际上，这个数量会根据许多因素而变化，包括品类的复杂性、可用的训练数据量等。

一般来说，为了获得较好的识别效果，每个品类至少需要有几十到几百张具有代表性的图片进行训练。如果某个品类的商品形态和颜色差异较大，可能需要更多的图片进行训练。同时，训练数据的质量和多样性也非常重要，高质量的训练数据可以提高模型的识别准确率。

需要注意的是，虽然阿里云视觉智能平台提供了商品分类的功能，但这个功能主要是用于辅助用户快速理解和使用该平台，而不是替代用户进行深度学习或机器学习的训练。如果您希望在特定领域（如电商）中实现高精度的商品分类，可能需要结合更专业的图像处理技术和大量的标注数据进行深度定制和训练。

阿里云视觉智能平台的自学习服务，允许用户在平台上训练自己的模型。一旦模型训练完成，您可以将其保存为一个模型文件，并在之后的一段时间内反复使用这个模型进行预测。

具体来说，您可以通过以下步骤来长期使用自己训练的模型：

1. 登录阿里云官网并进入视觉智能平台。
2. 在控制台中找到“模型管理”选项，点击进入。
3. 在“模型列表”中，找到您之前训练的模型，点击操作列的“下载”按钮，将模型文件下载到本地。
4. 之后，当您需要进行预测时，只需将模型文件上传到您的应用环境中，然后调用相应的API即可。

需要注意的是，虽然您可以长期使用自己训练的模型，但该模型的准确性可能会随着时间的推移而降低。这是因为随着时间的推移，可能会出现新的数据和情况，这些新的情况可能会影响到模型的准确性。因此，建议您定期对模型进行更新和优化，以确保其准确性和可靠性。