快快使用ModelArts，零基礎小白也能玩轉AI！

時間  2021-01-02
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摘要： 走過路過不要錯過，看Copy攻城獅如何借力華爲雲ModelArts玩轉AI。

「自2018年10月發佈以來，ModelArts累計服務了衆多行業十幾萬開發者，經過基礎平臺的完備性和麪向行業的知識沉澱以及平臺化能力，使得AI應用開發更簡單高效。」php

正如華爲輪值董事長徐直軍在《ModelArts人工智能應用開發指南》一書中做序提到，ModelArts簡化了AI應用的開發流程、優化了AI應用的開發成本、下降了AI行業應用開發技能要求。對於零基礎的小夥伴來講，如何快速上手AI應用開發？我相信您看完我學習使用ModelArts的經歷，應該能找到答案。html

邂逅ModelArts

說到結緣ModelArts，不得不先說說我和華爲雲的故事。去年的時候，給甲方爸爸開發移動應用，他們的APP經過華爲應用市場分發，因而我就註冊了華爲開發者帳號。同時，我熱衷於參與前端開發方面的線下技術交流活動，偶然一次機會有幸拿到了「HDC2019」華爲開發者大會的入場券，最開始關注的仍是前端領域的技術，好比當時去東莞松山湖就是衝着華爲快應用去的。在HDC大會上，最讓我印象深入的就是CodeLab，相似線下的工做坊，從最基礎的「Hello World」開始，能讓開發者輕鬆地瞭解和接受一門新的技術。記得當時參與了好幾個CodeLab，基本都是偏向於前端開發，如快應用開發、AppGallery Connect、手機主題開發等……固然，目前CodeLab也有線上的開發指南，如：0代碼開發圖像分類AI模型;還有更加方便的沙箱實驗室，爲咱們能夠體驗使用ModelArts實現花卉圖像分類、基於ModelArts實現人臉識別等實踐操做。前端

不過在這以後，我一直關注的都是前端領域的技術分享，如華爲雲「7天玩轉前端研發實戰營」……儘管初次接觸華爲雲並未直接邂逅ModelArts，但爲後來的碰見作了很大的鋪墊。今年4月份的時候，在論壇偶然關注到了MDG舉辦的《創新AI活動：在武大櫻花下寫防疫課觀後感》以及毛啓昌老師分享的【AI 創新開發者沙龍】如何在華爲雲 ModelArts 實現草莓成熟識別？，初步瞭解到藉助華爲雲一站式AI開發平臺ModelArts，零基礎也能開發諸如圖像分類、物體檢測、預測分析、聲音分類、文本分類等AI應用開發；而後也參與了華爲雲開發者AI青年班黑客鬆大賽，第一次動手調參，不過畢竟是零基礎，通過不斷的嘗試，終於將基線代碼調優到了0.948，而且將這段「不斷碰壁」的經歷分享到了ModelArts版塊，因而就有了我在ModelArts版塊的第一篇帖子--《【手摸手學ModelArts】輕鬆完成Baseline及調優至0.》，後來又參加了華爲雲AI實戰營，還有幸分享了我在學習ModelArts過程當中的「copy經驗」，完成了人生第一場直播--【AI實戰課堂】2020年華爲雲AI實戰營 ——FasterRCNN和YoLoV3算法完成物體檢測,再後來就真的一發不可收拾，深深地愛上了ModelArts。她教會了我：AI，沒那麼難；學AI就到huaweicloud.ai!git

學習ModelArts

在學習任何知識或技能前，我以爲咱們先得問問本身，爲何要學習？好比爲何要學習ModelArts？對我而言，想法很簡單：現現在，人工智能儼然融入生活的點點滴滴，將來只有兩種人--一種用人工智能賺錢的，一種爲人工智能消費的；做爲前端Copy攻城獅，若是能有AI加持自動Copy代碼是否是如魚得水，豈不樂哉？當今這個沒有AI芯片加持的手機都不能稱之爲「旗艦機」的時代，沒有AI技能加持的攻城獅感受都有點落伍。可是，談到學習人工智能，你們可能最早想到的是技術太難、學不會。若是，您體驗了一站式AI開發平臺ModelArts，您必定會和我同樣驚歎：原來AI開發也能這麼簡單？github

那怎麼學習ModelArts呢？按照我過往的經驗，我的感受不管學習什麼新知識或技能，官方文檔是最原始的學習資料。舉個例子，我想學習全場景深度學習框架MindSpore，那我可能會訪問MindSpore的官網--https://www.mindspore.cn/,咱們可以輕鬆找文檔、教程、代碼甚至手把手的教學視頻。不只如此，咱們還能輕鬆找到加入社區的方式找到志同道合的好基友一塊兒前行。算法

同理，要學習ModelArts，咱們第一步就須要瞭解她，首先官網走一波：ModelArts是華爲雲傾情打造，訪問華爲雲ModelArts專區和華爲雲AI社區都能輕鬆找ModelArts及AI相關的教程。好比，咱們還能獲取到AI開發者成長路線，從0到1成爲AI開發達人。框架

除了官方提供的文檔和教程，咱們能夠關注一下MDG（ModelArts開發者社區）、華爲雲ModelArts論壇及博客，最新的一手資料能及時得到，如ModelArts新功能特性、官方發佈的活以及社區小夥伴們的精彩分享。其次，學會ModelArts的最好途徑就是本身多動手實踐，前期的學習，咱們能夠根據官方文檔動手實踐瞭解一些基本的概念和操做，以後咱們能夠嘗試實踐本身的創意，好比以前朱永春老師就分享了衆多創意實踐，有奶茶識別、有花式表白、有雲畢業照生成。固然，樂於分享也有助於自身的提高，分享對學習而言也是催化劑，期待能看到您的分享、一塊兒學習一塊兒進步！ide

Hello，ModelArts

廢話很少說，先上一個「Hello ModelArts」案例--找雲寶（使用自動學習實現物體檢測應用，雲寶是華爲雲的吉祥物），但願經過親自動手簡短的實操，您能感覺到使用ModelArts開發AI應用是多麼簡單。學習

0.環境準備

初次體驗ModelArts以前，需註冊華爲雲帳號並進行實名認證；ModelArts服務時，需先配置全局設置，您能夠經過委託受權ModelArts訪問OBS、SWR、IEF等依賴服務，使用委託您能夠更精細的控制受權的範圍，或者經過配置訪問密鑰進行受權。本案例還需用到數據存儲服務OBS，可參考ModelArts準備工做。優化

1.數據集準備

得益於ModelArts強大的AI市場提供的數據集分享功能，我已將本次實踐的數據集上傳，只需訪問ModelArts AI市場的數據集模塊，搜索「Yunbao」,便可找到部分標註的雲寶圖片數據集。經過AI市場數據集模塊的分發，咱們能夠將數據集直接下載到本身的ModelArts中。經過數據集管理可直接管理從AI市場下載的ModelArts數據集，這樣數據集就不必先下載到本地再上傳到OBS再新建數據集了，大大簡化了開發流程。

2.數據標註

基於上一步下載的數據集，咱們能夠新建自動學習-物體檢測任務，在任務中進行數據標註；也能夠在數據管理-數據集中選擇上一步下載的數據集進行標註。固然，若是您想體驗自動分組、智能標註等數據集高級操做，建議仍是使用第二種方式，標註完畢以後在自動學習任務中同步數據。

3.訓練

因爲本次實踐提供的已經有標註部分數據，所以咱們能夠直接訓練，不過訓練的結果沒有所有標註完畢的好。建立訓練也是很是簡單，輕輕一點，ModelArts便開始自動訓練，只需耐心等待片刻便可。

下圖中V001是隻標註了26中圖片的訓練結果，V002是所有標註完的訓練結果。其中的差別是很是明顯的，固然訓練的耗時差別也是蠻大的，所有標註的訓練時長几乎是原來的2倍，但換來的是精度的顯著提高，也是很是值得的。

4.部署

部署也是一鍵點擊便可，我這裏以V002這個版本爲基礎進行在線部署，依舊是等待片刻，服務正常運行便可調用。這裏不得不誇讚一下，ModelArts依舊提供了一個免費的在線部署服務實例，又進一步下降了咱們開發AI的成本。

簡單調試一下，基本能準確識別雲寶及位置，至此零代碼開發物體檢測AI模型就完成了，您Get到了嗎？是否是So easy？

探索快樂，分享快樂

剛學習ModelArts的時候，就有一個小小的念頭：將個人學習經歷整理成文檔或者視頻分享出來了幫助更多的小夥伴瞭解並學習ModelArts，甚至出版一本全方位學習ModelArts的電子書教程……然而，幾個月過去了，個人想法還僅僅是想法，官方的開發指南一書確已經出版了！不過，這個想法仍然在我腦海裏，更加細緻的教程仍然須要打磨，小目標仍是有的--將來一年內學習並整理出《手摸手學ModelArts》電子書，先把牛皮吹出了。

回顧這幾個月的學習，除了AI實戰營堅持打卡分享，基於ModelArts和本行前端開發，我體驗了一站式AI開發：基於ModelArts官方案例完成了銀行存款預測小Demo，詳見【手摸手學ModelArts】今天你存款了嗎？;基於AI實戰營的命名實體識別案例完成華爲雲應用魔方AppCube與ModelArts結合的探索，詳見【Copy攻城獅日誌】ModelArts與AppCube雙「魔」合璧慶雙節。雖然沒什麼技術含量，也不成氣候，但也是一步一個腳印，踏踏實實地學習探索，同時承蒙各位的擡愛，感受很是值得，很是快樂。

除此以外，我還熱衷於給ModelArts示例代碼庫的文檔糾錯，實實在在的「文檔修改貢獻者」；固然經過學習ModelArts-Labs代碼庫，也是可以第一時間掌握ModelArts新的玩法；若是能在學習以外，還能順帶幫助其餘小夥伴，何樂而不爲呢？

文中連接

 

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