摘要：PyCharm在AI專案開發提供了優秀的代碼編輯、除錯、遠程連接和同步能力，在開發者中廣受歡迎，
使用PyCharm插件配合ModelArts：
- 一鍵幫助用戶配置遠程ModelArts Notebook，免去用戶手工配置
- 按需使用Notebook資源，啟動停止，隨心所欲
- 本地代碼提交至ModelArts訓練任務，沉浸式AI開發體驗
ModelArts是華為云一站式AI開發平臺，“一站式”是指AI開發的各個環節，包括資料處理、演算法開發、模型訓練、模型部署都可以在ModelArts上完成，從技術上看，ModelArts底層支持各種異構計算資源，開發者可以根據需要靈活選擇使用，而不需要關心底層的技術，同時，ModelArts支持Tensorflow、PyTorch、MindSpore等主流開源的AI開發框架，也支持開發者使用自研的演算法框架，匹配您的使用習慣，
AI模型開發的程序，稱之為Modeling，一般包含兩個階段：
- 開發階段：準備并配置環境，除錯代碼，使代碼能夠開始進行深度學習訓練，推薦在ModelArts開發環境中除錯，
- 實驗階段：調整資料集、調整超參等，通過多輪實驗，訓練出理想的模型，推薦在ModelArts訓練中進行實驗，
兩個程序可以相互轉換，如開發階段代碼穩定后，則會進入實驗階段，通過不斷嘗試調整超參來迭代模型；或在實驗階段，有一個可以優化訓練的性能的想法，則會回到開發階段，重新優化代碼
1. 實操體驗 How to Use
1.1 插件安裝和登錄
1.1.1 插件安裝
選擇File>Settings>Plugins，在Marketplace里搜索“ModelArts”,點擊Install即可完成安裝，
1.1.2 插件登錄
安裝完插件后，會在IDE選單欄出現ModelArts，點擊后選擇Edit Credential,出現如下頁面
點擊插件的How to get AK/SK，跳轉到華為云檔案去按照指導獲取AK/SK，把AK/SK填入登錄框中，點擊OK，即可完成登錄，
1.2 訓練代碼和資料準備
在本博客中，通過附件進行下載獲取，
獲取完代碼和資料中，需要把訓練資料上傳至OBS中，為下一步提交訓練作業做好準備，
進入到OBS控制臺中，如果沒有OBS桶，需要創建一個，如果已有桶，在該桶下新建一個data檔案夾，把已下載好的訓練資料上傳至該OBS檔案夾中，
和data檔案夾同級，創建一個job檔案夾，用來存放提交的訓練作業，
首先獲取OBS桶地址，在網頁端進行點擊獲取，地址類似為obs://3xdata
通過拼接獲取到data和job檔案夾OBS地址分別為：
data:obs://3xdata/data/
job:obs://3xdata/job/
1.3 提交訓練作業
通過PyCharm把下載好的訓練檔案打開，點擊插件的Training Job進行訓練作業提交
在打開的頁面中，選擇和填入如下引數：
- Engine必須選擇tensorflow_2.1.0
- 啟動檔案和目錄必須位于當前打開專案
- OBS Path為上一步獲得地址
- Specifications可以選擇免費規格或者CPU/GPU規格
填寫無誤后，點擊Apply and Run, 等待訓練作業運行完成即可看到如下圖日志輸出
點擊日志中的網站鏈接地址，可以在網頁端看當訓練作業相關詳情，完成網頁端資訊截圖即可
恭喜大家，至此，我們的在ModelArts上進行模型開發的體驗就順利完成了，
2. 更多探索 Learn More
如果擁有PyCharm專業版，還可以體驗更多豐富功能，使用Notebook進行開發除錯后，再進行訓練作業提交，可以參考https://support.huaweicloud.com/devtool-modelarts/devtool-modelarts_0016.html
本文作者小馬老師將在10月11日直播詳細介紹【試駕PyCharm“混動”AI開發初體驗】，歡迎各位點擊此處參與，
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