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玩轉華為云,ModelArts深度學習建模最全搭建手冊

2020-09-30 21:55:41 後端開發

玩轉華為云,ModelArts深度學習建模最全搭建手冊

  • 前言
  • 準備作業
    • 1.創建華為云賬號
    • 2.創建訪問密鑰
    • 3.創建資料集OBS桶
    • 4.上傳資料集至OBS
      • 4.1、小資料集
      • 4.2、大資料集
  • 一、使用ModelArts內置模型訓練測驗
    • 1.物體檢測
    • 2.分類問題
  • 二、使用華為云介面做在線模型測驗
    • 1.使用圖形界面的軟體進行預測(以Postman為例)
    • 2.使用curl命令發送預測請求
  • 三、在ModelArts上使用自己的代碼和資料集訓練學習
  • 參考資料


前言

ModelArts結合了在線學習方式,打通運行態和開發態,讓模型隨著資料的增長和變化,也可以在線持續學習和進化,真正提供企業級的可進化的AI,2.0版本新增了智能資料篩選、智能資料標注、智能資料分析、多元模型自動搜索、ModelArts SDK、圖神經網路、強化學習、模型評估/診斷、模型壓縮/轉換、自動難例發現、在線學習等眾多強大功能,

本篇文章將從以下三個方面教你玩轉華為云:
1、如何呼叫ModelArts內置模型進行學習訓練
2、如何通過華為云介面做在線模型測驗
3、如何在ModelArts上使用自己的代碼和資料集訓練學習


準備作業

1.創建華為云賬號

在這里插入圖片描述

2.創建訪問密鑰

1、首先進入華為云官方網站 https://www.huaweicloud.com/.
2、點擊右上角控制臺,進入控制臺主界面,在賬號中心點進我的憑證
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3、進入創建管理訪問密鑰(AK/SK)的界面,新增密匙,成功創建后系統自動下載“credentials.csv”檔案,保存檔案中的AK(Access Key Id)和SK(Secret Access Key)
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3.創建資料集OBS桶

什么是OBS?
物件存盤服務(OBS)是一個基于物件的海量存盤服務,可以創建、修改、洗掉桶,上傳、下載、洗掉物件等,簡單來講,桶就是用來存放你資料集的(訓練集和測驗集)

1、在服務串列中搜索OBS,進入OBS主界面,點擊創建桶,
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2、按照如圖所示的配置創建桶,名稱自定義,在這里插入圖片描述在這里插入圖片描述
3、創建結束后,主界面應該能夠看到
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4、點擊剛創建的桶名稱,進入詳情頁,左側欄選擇“物件”,點擊“新建檔案夾”,檔案夾名稱自己定義就好,點擊確定,完成創建,
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4.上傳資料集至OBS

近期受 COVID-19(新型冠狀病毒肺炎)疫情影響,學術界、工業界陸續用AI技術幫助人類解決問題,并取得重大突破,其中關于口罩遮擋人臉識別、檢測以及CT影像分析更是熱門的研究方向,因此,下面準備了人臉佩戴口罩的影像進行物體檢測為例
口罩資料集地址: 點擊這里下載資料集
提取碼:p34m

4.1、小資料集

1、點擊剛創建的桶名稱,進入詳情頁,左側欄選擇“物件”,點擊剛剛創建的檔案夾,在檔案夾中選擇“上傳物件”
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2、按照配置上傳,成功后,可以在檔案夾中查看,
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4.2、大資料集

1、進入OBS主界面,下載OBS Browser+

OBS Browser+是一款用于訪問和管理物件存盤服務(Object Storage Service,OBS)的圖形化工具,支持完善的桶管理和物件管理操作,OBS Browser+的圖形化界面可以非常方便地讓用戶在本地對OBS進行管理,例如:創建桶、上傳下載檔案、瀏覽檔案等,通過OBS Browser+可以快速將大資料匯入桶中,
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2、填入前面步驟下載得到的Access Key Id和Secret Access Key密鑰,即可登錄剛剛在華為云云端創建的OBS桶
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3、借助OBS Browser+從云端創建的OBS桶中上傳和下載檔案

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一、使用ModelArts內置模型訓練測驗

1.物體檢測

1、在控制臺中選擇“服務串列->EI企業智能->ModelArts”,
進入ModelArts管理控制臺主頁,單擊左側導航欄“自動學習”,添加保存的訪問密鑰檔案中的密鑰(AK/SK)

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2、填寫完資訊后,認真比對一遍自己資訊,是否有錯誤,無錯之后點擊“創建專案”即可創建物體檢測專案
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3、資料標注在這里插入圖片描述
如果此時未標注中沒有顯示資料,點擊圖中“同步資料源”即可匯入OBS桶中資料檔案,對于未資料標注,用戶需要選擇未標注資料進行手動標注
4、點擊右上角的“開始訓練”,選擇適合自己的計算規格,等待一段時間,訓練結束,可以看到評估指標
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5、點擊部署,在彈出的部署設定對話框中,選擇“計算節點規格”,設定“自動停止”功能,單擊“確定”開始將物體檢測模型部署上線為在線服務,如果選擇免費規格,則不需要設定“自動停止”功能,1小時之后自動停止,
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2.分類問題

1、在控制臺中選擇“服務串列->EI企業智能->ModelArts”,
進入ModelArts管理控制臺主頁,單擊左側導航欄“自動學習”,添加保存的訪問密鑰檔案中的密鑰(AK/SK)

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2、填寫完資訊后,認真比對一遍自己資訊,是否有錯誤,無錯之后點擊“創建專案”即可創建物體影像分類
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3、資料標注
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二、使用華為云介面做在線模型測驗

1.使用圖形界面的軟體進行預測(以Postman為例)

1、下載Postman軟體并安裝注冊,您也可以直接在Chrome瀏覽器添加Postman擴展程式(也可使用其它支持發送post請求的軟體),
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2、獲取動態token
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結合表格,以自己ModelArts平臺部署區域為華北-北京四舉例:
我的Request URL為:
https://iam.cn-north-4.myhuaweicloud.com/v3/auth/tokens
如果是華北-北京一
Request URL為:
https://iam.cn-north-1.myhuaweicloud.com/v3/auth/tokens

打開Postman軟體,點擊圖中“+”號:
下圖中所示,選擇“POST”后:
將剛才得到的Request URL粘貼至Postman中:
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粘貼后,點擊“Body”,選擇“raw”,輸入下面的模板代碼:

{
  "auth": {
    "identity": {
      "methods": ["password"],
      "password": {
        "user": {
          "name": "華為云賬號",
          "password": "華為云密碼",
          "domain": {
            "name": "華為云賬號"
          }
        }
      }
    },
    "scope": {
      "project": {
        "name": "服務所在區域"
      }
    }
  }
  }

其中華為云賬號和華為云密碼填寫自己華為云的賬號密碼,服務所在區域結合下表填寫,如華北-北京四,就填cn-north-4
除了華為云賬號,華為云密碼,服務所在區域改為自己的資訊,其它都不用修改,單擊“Send”,發送API請求,得到下面的頁面:

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點擊頁面中的“Headers”:

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對應右側的數值就是用戶Token值(為方便復制粘貼用戶Token值,可保留此頁面):

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3、呼叫介面預測
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Headers處新建:Key:X-Auth-Token
Value:第2步中記錄的用戶token值
選擇“form-data”,在“KEY”值填寫模型的入參,比如本例中預測圖片的引數為“images”,然后在“VALUE”值,選擇檔案,上傳一張待預測圖片(當前僅支持單張圖片預測)

在這里插入圖片描述

數填寫完成,點擊“send”發送請求,結果會在“Response”下的對話框里顯示,檔案輸入形式的預測結果樣例如圖所示,回傳結果的欄位值根據不同模型可能有所不同,

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2.使用curl命令發送預測請求

curl -F 'images=@圖片路徑' -H 'X-Auth-Token:Token值' -X POST 在線服務地址

1、“-F”是指上傳資料的是檔案,本例中引數名為“images”,這個名字可以根據具體情況變化,@后面是圖片的存盤路徑,
2、“-H”是post命令的headers,Headers的Key值為“X-Auth-Token”,這個名字為固定的, Token值是用戶獲取到的token值(關于如何獲取token,上文),
3、“POST”后面跟隨的是在線服務的呼叫地址,
curl命令檔案輸入樣例:

curl -F 'images=@/home/data/test.png' -H 'X-Auth-Token:MIISkAY***80T9wHQ==' -X POST https://modelarts-infers-1.cn-north-1.myhuaweicloud.com/v1/infers/eb3e0c54-3dfa-4750-af0c-95c45e5d3e83

三、在ModelArts上使用自己的代碼和資料集訓練學習

1、進入ModelArts,在開發環境選擇Notebook,選擇創建,
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2、按圖配置,確認無誤后選擇提交
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3、點擊名稱進入編譯界面,一般選擇conda-python3,當然你也可以選擇自己的配置
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4、將自己的代碼復制上去運行就好了
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參考資料

Modelarts使用: 手把手教你用Modelarts.
介面呼叫: 訪問在線服務.
獲取IAM用戶Token: 獲取Token.

轉載請註明出處,本文鏈接:https://www.uj5u.com/houduan/143341.html

標籤:python

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