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該案例是使用華為云一站式 AI開發(fā)平臺 ModelArts的新版“自動學(xué)習(xí)”功能,基于華為云AI開發(fā)者社區(qū)AI Gallery中的數(shù)據(jù)集資產(chǎn),讓零AI基礎(chǔ)的開發(fā)者完成“物體檢測”的AI模型的訓(xùn)練和部署。依據(jù)開發(fā)者提供的標(biāo)注數(shù)據(jù)及選擇的場景,無需任何代碼開發(fā),自動生成滿足用戶精度要求的模型??芍С謭D片分類、物體檢測、預(yù)測分析、聲音分類等場景??筛鶕?jù)最終部署環(huán)境和開發(fā)者需求的推理速度,自動調(diào)優(yōu)并生成滿足要求的模型。

費用說明:本案例使用過程中,從AI Gallery下載數(shù)據(jù)集免費,但是數(shù)據(jù)集存儲在 OBS 桶中會收取少量費用,具體計費請參見OBS價格詳情頁。

ModelArts 上運行訓(xùn)練作業(yè)、將模型部署為在線服務(wù)會收取計算資源費用。案例使用完成后請參考后續(xù)操作:清除相應(yīng)資源及時清除資源和數(shù)據(jù)。

步驟一:準(zhǔn)備工作

步驟二:創(chuàng)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集

  1. 單擊口罩檢測小數(shù)據(jù)集進入數(shù)據(jù)集詳情頁,單擊右側(cè)“下載”。
  2. 在彈出的窗口中選擇云服務(wù)區(qū)域,例如該案例選擇云服務(wù)區(qū)域為“華北-北京四”,單擊“確定”進入下載詳情頁。
  3. 在“下載詳情”頁面,填寫參數(shù)。
    • 下載方式: 對象存儲 服務(wù)OBS。
    • 目標(biāo)區(qū)域:華北-北京四,目標(biāo)區(qū)域須與上一步中選擇的云服務(wù)區(qū)域保持一致。
    • 數(shù)據(jù)類型:圖片。
    • 目標(biāo)位置:用來存放源數(shù)據(jù)集信息,例如本案例中從Gallery下載的數(shù)據(jù)集。單擊圖標(biāo)選擇您的OBS桶下的任意一處目錄。
    圖1 下載數(shù)據(jù)集到OBS桶中
  4. 確認(rèn)無誤后單擊右下角“確定”。
  5. 系統(tǒng)會跳轉(zhuǎn)到我的下載頁面,單擊按鈕,查看下載進度,等待數(shù)據(jù)集下載完成(下載完成大約需要5分鐘,請耐心等待)。單擊展開下載詳情,可以查看該數(shù)據(jù)集的“目標(biāo)位置”。

步驟三:創(chuàng)建自動學(xué)習(xí)物體檢測項目

  1. 確保數(shù)據(jù)集創(chuàng)建完成且可正常使用后,在ModelArts控制臺,左側(cè)導(dǎo)航欄選擇“自動學(xué)習(xí)”默認(rèn)進入新版自動學(xué)習(xí)頁面,選擇物體檢測項目,單擊“創(chuàng)建項目”。
  2. 進入“創(chuàng)建物體檢測”頁面后,填寫相關(guān)參數(shù)。
    • 計費模式:默認(rèn)按需計費。
    • 名稱:自行創(chuàng)建項目名稱。
    • 描述:自行描述項目詳情,例如口罩檢測。
    • 數(shù)據(jù)集:單擊右側(cè)的創(chuàng)建數(shù)據(jù)集,先使用步驟二中的數(shù)據(jù)創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)集,并完成數(shù)據(jù)標(biāo)注。具體參考創(chuàng)建數(shù)據(jù)集標(biāo)注數(shù)據(jù)
    • 輸出路徑:設(shè)置數(shù)據(jù)集標(biāo)注完成后在OBS中的存放位置,不能與輸入數(shù)據(jù)放在同一目錄下。
    • 訓(xùn)練規(guī)格:根據(jù)您的實際需要選擇對應(yīng)的訓(xùn)練規(guī)格。
  3. 確認(rèn)無誤后單擊右下角“創(chuàng)建項目”可自動跳轉(zhuǎn)至自動學(xué)習(xí)的運行總覽頁面。

步驟四:運行工作流

在自動學(xué)習(xí)的運行總覽頁面,會產(chǎn)生一條工作流。工作流會自動從數(shù)據(jù)標(biāo)注節(jié)點開始,依次運行數(shù)據(jù)集版本發(fā)布、數(shù)據(jù)校驗、物體檢測、模型注冊、服務(wù)部署等節(jié)點,直至工作流全部運行完成。您需要做的是:

  1. 在數(shù)據(jù)標(biāo)注節(jié)點,待數(shù)據(jù)標(biāo)注節(jié)點變?yōu)殚偕礊椤暗却僮鳌睜顟B(tài),雙擊數(shù)據(jù)標(biāo)注節(jié)點,打開數(shù)據(jù)標(biāo)注節(jié)點的運行詳情頁面。前往實例詳情頁確認(rèn)所有圖片是否都標(biāo)注完成,確認(rèn)無誤后,回到工作流頁面單擊“繼續(xù)運行”。
  2. “確認(rèn)是否繼續(xù)允許”的彈窗中,單擊“確定”,工作流會繼續(xù)從數(shù)據(jù)標(biāo)注節(jié)點依次運行到服務(wù)部署節(jié)點。該段時間不需要用戶做任何操作。
  3. 當(dāng)工作流運行到“服務(wù)部署”節(jié)點,“服務(wù)部署”節(jié)點會變成橙色,雙擊“服務(wù)部署”節(jié)點。在服務(wù)部署頁簽中,可以看到狀態(tài)變?yōu)榱恕暗却斎搿薄?/li>
  4. 需要選擇填寫以下兩個參數(shù),其他參數(shù)均為默認(rèn)值,保持不變。
    • 計算節(jié)點規(guī)格:根據(jù)您的實際需求選擇相應(yīng)的規(guī)格。
    • 是否自動停止:為避免資源浪費,建議打開自動停止開關(guān),根據(jù)您的實際需要,選擇自動停止時間,也可以自定義自動停止的時間。
      圖2 選擇計算節(jié)點規(guī)格
      圖3 設(shè)置自動停止
  5. 參數(shù)填寫完畢之后,單擊運行狀況右邊的“繼續(xù)運行”,單擊確認(rèn)彈窗中的“確定”即可繼續(xù)完成工作流的運行。

步驟五:預(yù)測分析

運行完成的工作流會自動部署為相應(yīng)的在線服務(wù),您只需要在相應(yīng)的服務(wù)詳情頁面進行預(yù)測即可。

  1. 在服務(wù)部署節(jié)點單擊“實例詳情”直接跳轉(zhuǎn)進入在線服務(wù)詳情頁,或者在ModelArts控制臺,選擇“模型部署 > 在線服務(wù)”,單擊生成的在線服務(wù)名稱,即可進入在線服務(wù)詳情頁。
  2. 在服務(wù)詳情頁,選擇“預(yù)測”頁簽。
    圖4 上傳預(yù)測圖片
  3. 單擊“上傳”選擇上傳一張需要預(yù)測的圖片,單擊“預(yù)測”,即可在右邊的預(yù)測結(jié)果顯示區(qū)查看您的預(yù)測結(jié)果。
    圖5 查看預(yù)測結(jié)果(1)--沒戴口罩
    圖6 查看預(yù)測結(jié)果(2)--戴口罩

后續(xù)操作:清除相應(yīng)資源

在完成預(yù)測之后,建議關(guān)閉服務(wù),以免產(chǎn)生不必要的計費。

  1. 停止運行服務(wù)
    • 預(yù)測完成后,單擊頁面右上角的“停止”,即可停止該服務(wù)。
    • 單擊左上角返回在線服務(wù),在對應(yīng)的服務(wù)名稱所在行,單擊選擇操作列的“更多>停止”,停止該服務(wù)。
      圖7 停止服務(wù)
  2. 清除OBS中的數(shù)據(jù)。
    1. 在控制臺左側(cè)導(dǎo)航欄的服務(wù)列表,選擇“對象存儲服務(wù)OBS”,進入OBS服務(wù)詳情頁面。
    2. 在左側(cè)導(dǎo)航欄選擇“桶列表”,在列表詳情,找到自己創(chuàng)建的OBS桶,單擊桶名稱,進入OBS桶詳情。
    3. 在桶的詳情頁,左側(cè)導(dǎo)航欄選擇“對象”,在右側(cè)“名稱”列選中不需要的存儲對象,單擊操作列的“更多>刪除”,即可刪除相應(yīng)的存儲對象。

常見問題

生成式ai模型常見問題

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  • 模型轉(zhuǎn)換,即將開源框架的網(wǎng)絡(luò)模型(如Caffe、TensorFlow等),通過ATC(Ascend Tensor Compiler)模型轉(zhuǎn)換工具,將其轉(zhuǎn)換成昇騰AI處理器支持的離線模型。

  • 盤古大模型致力于深耕行業(yè),打造金融、政務(wù)、制造、礦山、氣象、鐵路等領(lǐng)域行業(yè)大模型和能力集,將行業(yè)知識know-how與大模型能力相結(jié)合,重塑千行百業(yè),成為各組織、企業(yè)、個人的專家助手。

  • 近年來越來越多的行業(yè)采用AI技術(shù)提升效率、降低成本,然而AI落地的過程確并不容易,AI在具體與業(yè)務(wù)結(jié)合時常常依賴于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的采集、處理、模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)、編排、部署和運維等很多環(huán)節(jié)。華為云ModelArts是全流程AI開發(fā)平臺,包含了AI應(yīng)用的開發(fā)、部署和分享交易,通過解決AI開發(fā)各個環(huán)節(jié)所遇到的核心問題,ModelArts有效解決了AI落地難的問題,將極大促進AI技術(shù)的普惠。本議題將分享ModelArts的主要關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用案例。

  • ModelArts是一個一站式的開發(fā)平臺,能夠支撐開發(fā)者從數(shù)據(jù)到AI應(yīng)用的全流程開發(fā)過程。包含數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練、模型管理、模型部署等操作,并且提供AI Gallery功能,能夠在市場內(nèi)與其他開發(fā)者分享模型。

  • AI一站式開發(fā)平臺ModelArts橫空出世,零基礎(chǔ)AI開發(fā)人員的福音。學(xué)習(xí)本課程,帶你了解AI模型訓(xùn)練,不會編程、不會算法、不會高數(shù),一樣可以構(gòu)建出自己專屬的AI模型。

  • 隨著邊緣設(shè)備數(shù)量指數(shù)級增長,以及設(shè)備性能的提升,數(shù)據(jù)量爆發(fā)式增長,數(shù)據(jù)規(guī)模已由原來的EB級擴展到ZB級。數(shù)據(jù)回傳中心云處理成本太高,邊緣計算的價值已經(jīng)被證明。數(shù)據(jù)在哪,計算就應(yīng)在哪,人工智能正逐步向邊緣遷移,將云上AI能力下沉到邊緣節(jié)點,做到本地處理,打通AI的最后一公里。雖然邊緣AI技術(shù)的相關(guān)研究和應(yīng)用都有著顯著的進展,然而在成本、性能、安全方面仍有諸多挑戰(zhàn):

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