一、簡介

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華為云 ModelArts 是面向開發者的一站式 AI 開發平臺，為機器學習與深度學習提供海量資料預處理及半自動化標注、大規模分布式Training、自動化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創建和部署模型，管理全周期 AI 作業流，

華為云 ModelArts 包括 ModelArts Pro、AI Gallery 兩款產品，覆寫機器學習、強化學習、深度學習、盤古大模型、運籌優化、搜索推薦、時序預測等技術領域；具備從"資料集—資料準備—訓練—資料增強—資料遷移—資料集成—評估—部署—端側/邊側" 完整開發流程；ModelArts 讓工程師處理資料不需要學習新的開發語言，讓初學者學習編程、開發作品的門檻更低！

花了不少時間用心體驗了華為云ModelArts，發現這真是個寶藏地方！

ModelArts：面向開發者的一站式 AI 開發平臺，為機器學習與深度學習提供海量資料預處理及互動式智能標注、大規模分布式訓練、自動化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創建和部署模型，管理全周期 AI 作業流，

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Al Gallery：華為云 Al 知識 & 實訓社區，助你從 0 到 1 成為 Al 開發達人!

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華為云 ModelArts 的基本使用、OBS Browser+的有關操作可以參考如下文章：

https://support.huaweicloud.com/clientogw-obs/obs_03_0405.html
https://blog.csdn.net/qq_27304815/article/details/118380397

二、ModelArts 體驗

已有幾套優秀的企業級 AI 應用開發專業套件，如下所示：

1. 找云寶

官方提供了一個有趣的 “找云寶” （物體檢測）專案幫助你快速入門 ModelArts 的使用，

資料標注—模型訓練—部署上線，高效管理全周期 AI 作業流，有一說一，華為云 ModelArts 標注影像資料，用起來比 Labelme 舒服太多了，模型訓練速度很快，小資料集可能感覺不明顯，當在大資料集上使用大規模分布式訓練那感覺可帶勁兒了，

找云寶我玩了兩次，一次標注了 40 張影像，而另一次是 60 張云寶的影像全部標注好，分別 Train 一發來看結果，

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檢測結果會保存在我們創建專案時設定的資料集輸出位置，可以發現標注影像資料增多后，模型評估指標明顯上升，效果更好！

2. 預測分析

還玩了預測分析：對結構化資料做出分類或數值預測，先用一個經典的紅酒資料集：

創建預測分析自動學習專案時，對訓練資料有什么要求？

指定標簽列和標簽列的資料型別（離散值），然后 Train 一發！

這效果，直呼好家伙！！這個是分類預測，再搞一個二手車價格預測資料集，來 Train 一發！結果如下：

從評估結果來看，回歸預測效果也很好，模型部署上線非常方便！！

部署后傳參可以直接呼叫進行預測：

{
    "data": {
        "req_data": [{
            "attr_1": "3",
            "attr_2": "3",
            "attr_3": "3",
            "attr_4": "3",
		    "attr_5": 6.64,
            "attr_6": "2",
            "attr_7": "3",
            "attr_8": 0,
		    "attr_9": 7,
            "attr_10": "779416",
            "attr_11": "2",
            "attr_12": 2,
		    "attr_13": "3",
            "attr_14": "1",
            "attr_15": 25.98,
            "attr_16": "3",
		    "attr_17": "2",
            "attr_18": "3",
            "attr_19": "1",
            "attr_20": "1",
		    "attr_21": "1",
            "attr_23": 16.28,
            "attr_24": 3.1,
            "attr_25": 1.98
        }]
    }
}