ModelArts + Gallery = 0基礎玩轉AI

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目錄

一、AI ModelArts

1.1 什么是 AI ModelArts？

1.2 AI ModelArts 功能大賞

1.3 AI ModelArts 實戰演示訓練

步驟 1：準備訓練資料

步驟 2：訂閱演算法

步驟 3：使用訂閱演算法創建訓練作業

步驟 4：創建 AI 應用

步驟 5：部署為在線服務（CPU）

二、AI Gallery

2.1 重理論

2.2 懂實踐

2.3 做作業

2.4 下載檔案

🍅 聯系作者： 不吃西紅柿

🍅 作者簡介：CSDN 博客專家丨全站 Top 8🏆、HDZ 核心組成員、資訊技術智庫公號號主

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這是一個神奇等式：ModelArts + Gallery = 0 基礎玩轉 AI

emmm，今天兩個重點：

• AI ModelArts

• AI Gallery

一、AI ModelArts

1.1 什么是 AI ModelArts？

ModelArts 是面向開發者的一站式 AI 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，

1.2 AI ModelArts 功能大賞

• 1.2.1 本文將重點演示： 基于 ModelArts 預置演算法實作花卉識別

  

• 1.2.2 其它功能探索

功能超級多，小伙伴們自己去發掘吧！

1.3 AI ModelArts 實戰演示訓練

ModelArts 在 AI Gallery 中提供了適用于“物體檢測”、“影像分類”和“文本分類”等場景的演算法、資料、模型等，

• 步驟 1：準備訓練資料

• 步驟 2：訂閱演算法

• 步驟 3：使用訂閱演算法創建訓練作業

• 步驟 4：創建 AI 應用

• 步驟 5：部署為在線服務（CPU）

說明：本案例使用程序中，從 AIGallery 下載資料集和訂閱演算法免費，在 ModelArts 上運行訓練作業推薦使用免費資源，將模型部署為在線服務推薦使用免費資源，

步驟 1：準備訓練資料

1、單擊樣例資料集鏈接，跳轉至“AI Gallery > 資料 > 四類花卉影像分類小資料集”頁面，

2、單擊“下載”跳轉至下載頁面詳情頁，

3、在下載詳情頁，填寫引數， 下載方式：選擇“物件存盤 OBS 服務” 目標區域：選擇“華北-北京四” 目標位置：請選擇一個空的 OBS 目錄，本示例為“/test-modelartsz/dataset-flower/”

4、確認無誤后，單擊確定，頁面自動跳轉到“個人中心>我的資料>我的下載”頁面，請耐心等待，預計 5 分鐘左右，

5、下載完成后，您可以單擊目標位置跳轉至 OBS 桶中查看是否存在已下載的資料，

步驟 2：訂閱演算法

目前“影像分類-ResNet_v1_50”演算法發布在 AI Gallery 中，您可以前往 AI Gallery，訂閱此模型，然后同步至 ModelArts 中，

1、在 ModelArts 管理控制臺中，在左側選單欄中選擇“AI Gallery”，進入 AI Gallery， 2、在 AI Gallery 中，選擇“資產集市>演算法”頁簽，在搜索框中輸入“影像分類-ResNet_v1_50”，查找對應的演算法，請選擇支持 CPU、GPU 訓練的演算法， 3、單擊演算法鏈接進入演算法詳情頁，單擊右側的“訂閱”，根據界面提示完成演算法訂閱， 此演算法由 ModelArts 官方提供，目前免費開放，訂閱演算法完成后，頁面的“訂閱”按鈕顯示為“已訂閱”，

4、單擊詳情頁的“前往控制臺”，此時彈出“選擇云服務區域”對話框，選擇 ModelArts 對應的區域，然后再單擊“確定”， 頁面將自動跳轉至 ModelArts 的“演算法管理>我的訂閱”中同步對應的演算法，

5、在 ModelArts 管理控制臺的演算法管理頁面，演算法將自動同步至 ModelArts 中，

步驟 3：使用訂閱演算法創建訓練作業

演算法訂閱成功后，演算法將呈現在“演算法管理>我的訂閱”中，您可以使用訂閱的“影像分類-ResNet_v1_50”演算法創建訓練作業，獲得模型，

1、進入“演算法管理 > 我的訂閱”頁面，選擇訂閱的“影像分類-ResNet_v1_50”演算法，單擊左側的小三角展開演算法，在版本串列中，單擊“創建訓練作業”，

2、在創建訓練作業頁面，參考如下說明填寫關鍵引數，

• “演算法>我的訂閱”：系統默認選擇訂閱的演算法，請勿隨意修改，

• “訓練輸入”：選擇資料存盤位置，然后從彈出的視窗中選擇步驟 1：準備訓練資料中下載好的資料 dataset-flower，

• “訓練輸出”：選擇一個 OBS 空目錄存盤訓練輸出的模型，例如：“test-modelartsz/output”

• “超參”：建議采用默認值，如需進行調優，可參考運行引數說明，

3、引數填寫完成后，單擊“提交”，根據界面提示確認規格，單擊“確定”，完成訓練作業創建， 進入“訓練管理 > 訓練作業 New”頁面，等待訓練作業完成，

當訓練作業的狀態變更為“已完成”時，表示已運行結束，

步驟 4：創建 AI 應用

1、在訓練作業詳情頁的右上角單擊“創建 AI 應用”，進入創建 AI 應用頁面，

2、在創建 AI 應用頁面，系統會自動根據上一步訓練作業填寫引數，參考如下說明確認關鍵引數，

• “元模型來源”：系統自動選擇“從訓練中選擇 >訓練作業（New）”，

• “選擇訓練作業”：系統自動選擇上一步創建的訓練作業，

• “AI 引擎”：系統自動寫入該模型的 AI 引擎，無需修改，

• “推理代碼”：系統自動放置推理代碼到 OBS 輸出路徑，無需修改，

• “部署型別”：默認選擇“在線部署”，

當 AI 應用的狀態變為“正常”時，表示創建成功，

步驟 5：部署為在線服務（CPU）

1、在 AI 應用串列中，單擊名稱前面的，在版本的操作列中單擊“部署 > 在線服務”，

2、在部署頁面，參考如下說明填寫關鍵引數，

• “資源池”：選擇“公共資源池”，

• “選擇 AI 應用及配置”：AI 應用來源及版本會自動選擇前面創建的 AI 應用，

• “計算節點規格”：在下拉框中選擇限時免費資源，若限時免費資源售罄，建議選擇 CPU 資源進行部署，

• “計算節點個數”，默認設定為“1”，目前僅支持單機部署，只能設定為“1”，不可修改，

3、預測結果

二、AI Gallery

AI Gallery是在ModelArts的基礎上構建的開發者生態社區，提供了Notebook代碼樣例、資料集、演算法、模型等AI數字資產的共享

為高校科研機構、AI應用開發商、解決方案集成商、企業級/個人開發者等群體，提供安全、開放的共享及交易環節，加速AI資產的開發與落地，保障AI開發生態鏈上各參與方高效地實作各自的商業價值，

AI Gallery主要包含4大板塊：熱門課程、論文精讀、實踐、AI說

讓西紅柿眼前一亮的，還屬于在線課程 > AI基礎課程--Python編程知識

2.1 重理論

2.2 懂實踐

2.3 做作業

選擇作業： Python編程知識-逆序除重

2.4 下載檔案

當然，西紅柿的演示畢竟有限，詳細的指導步驟，可以官方去下載，

好了，今天的演示就到這里了，有疑問私聊我~

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