快快使用ModelArts，零基礎小白也能玩轉AI！

摘要： 走過路過不要錯過，看Copy攻城獅如何借力華為雲ModelArts玩轉AI。

“自2018年10月釋出以來，ModelArts累計服務了眾多行業十幾萬開發者，通過基礎平臺的完備性和麵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。”

正如華為輪值董事長徐直軍在《ModelArts人工智慧應用開發指南》一書中作序提到，ModelArts簡化了AI應用的開發流程、優化了AI應用的開發成本、降低了AI行業應用開發技能要求。對於零基礎的小夥伴來說，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。

邂逅ModelArts

說到結緣ModelArts，不得不先說說我和華為雲的故事。去年的時候，給甲方爸爸開發移動應用，他們的APP通過華為應用市場分發，於是我就註冊了華為開發者賬號。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”華為開發者大會的入場券，最開始關注的還是前端領域的技術，比如當時去東莞松山湖就是衝著華為快應用去的。在HDC大會上，最讓我印象深刻的就是CodeLab，類似線下的工作坊，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……當然，目前CodeLab也有線上的開發指南，如：0程式碼開發影象分類AI模型;還有更加方便的沙箱實驗室，為我們可以體驗使用ModelArts實現花卉影象分類、基於ModelArts實現人臉識別等實踐操作。

不過在這之後，我一直關注的都是前端領域的技術分享，如華為雲“7天玩轉前端研發實戰營”……儘管初次接觸華為雲並未直接邂逅ModelArts，但為後來的遇見做了很大的鋪墊。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》以及毛啟昌老師分享的【AI 創新開發者沙龍】如何在華為雲 ModelArts 實現草莓成熟識別？，初步瞭解到藉助華為雲一站式AI開發平臺ModelArts，零基礎也能開發諸如影象分類、物體檢測、預測分析、聲音分類、文字分類等AI應用開發；然後也參與了華為雲開發者AI青年班黑客鬆大賽，第一次動手調參，不過畢竟是零基礎，經過不斷的嘗試，終於將基線程式碼調優到了0.948，並且將這段“不斷碰壁”的經歷分享到了ModelArts版塊，於是就有了我在ModelArts版塊的第一篇帖子--《【手摸手學ModelArts】輕鬆完成Baseline及調優至0.》，後來又參加了華為雲AI實戰營，還有幸分享了我在學習ModelArts過程中的“copy經驗”，完成了人生第一場直播--【AI實戰課堂】2020年華為雲AI實戰營 ——FasterRCNN和YoLoV3演算法完成物體檢測,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!

學習ModelArts

在學習任何知識或技能前，我覺得我們先得問問自己，為什麼要學習？比如為什麼要學習ModelArts？對我而言，想法很簡單：現如今，人工智慧儼然融入生活的點點滴滴，未來只有兩種人--一種用人工智慧賺錢的，一種為人工智慧消費的；作為前端Copy攻城獅，如果能有AI加持自動Copy程式碼是不是如魚得水，豈不樂哉？當今這個沒有AI晶片加持的手機都不能稱之為“旗艦機”的時代，沒有AI技能加持的攻城獅感覺都有點落伍。但是，談到學習人工智慧，大家可能最先想到的是技術太難、學不會。如果，您體驗了一站式AI開發平臺ModelArts，您一定會和我一樣驚歎：原來AI開發也能這麼簡單？

那怎麼學習ModelArts呢？按照我過往的經驗，個人感覺無論學習什麼新知識或技能，官方文件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/,我們能夠輕鬆找文件、教程、程式碼甚至手把手的教學視訊。不僅如此，我們還能輕鬆找到加入社群的方式找到志同道合的好基友一起前行。

同理，要學習ModelArts，我們第一步就需要了解她，首先官網走一波：ModelArts是華為雲傾情打造，訪問華為雲ModelArts專區和華為雲AI社群都能輕鬆找ModelArts及AI相關的教程。比如，我們還能獲取到AI開發者成長路線，從0到1成為AI開發達人。

除了官方提供的文件和教程，我們可以關注一下MDG（ModelArts開發者社群）、華為雲ModelArts論壇及部落格，最新的一手資料能及時獲得，如ModelArts新功能特性、官方釋出的活以及社群小夥伴們的精彩分享。其次，學會ModelArts的最好途徑就是自己多動手實踐，前期的學習，我們可以根據官方文件動手實踐瞭解一些基本的概念和操作，之後我們可以嘗試實踐自己的創意，比如之前朱永春老師就分享了眾多創意實踐，有奶茶識別、有花式表白、有云畢業照生成。當然，樂於分享也有助於自身的提升，分享對學習而言也是催化劑，期待能看到您的分享、一起學習一起進步！

Hello，ModelArts

廢話不多說，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，雲寶是華為雲的吉祥物），希望通過親自動手簡短的實操，您能感受到使用ModelArts開發AI應用是多麼簡單。

0.環境準備

初次體驗ModelArts之前，需註冊華為雲賬號並進行實名認證；ModelArts服務時，需先配置全域性設定，您可以通過委託授權ModelArts訪問OBS、SWR、IEF等依賴服務，使用委託您可以更精細的控制授權的範圍，或者通過配置訪問金鑰進行授權。本案例還需用到資料儲存服務OBS，可參考ModelArts準備工作。

1.資料集準備

得益於ModelArts強大的AI市場提供的資料集分享功能，我已將本次實踐的資料集上傳，只需訪問ModelArts AI市場的資料集模組，搜尋“Yunbao”,即可找到部分標註的雲寶圖片資料集。通過AI市場資料集模組的分發，我們可以將資料集直接下載到自己的ModelArts中。通過資料集管理可直接管理從AI市場下載的ModelArts資料集，這樣資料集就沒必要先下載到本地再上傳到OBS再新建資料集了，大大簡化了開發流程。

2.資料標註

基於上一步下載的資料集，我們可以新建自動學習-物體檢測任務，在任務中進行資料標註；也可以在資料管理-資料集中選擇上一步下載的資料集進行標註。當然，如果您想體驗自動分組、智慧標註等資料集高階操作，建議還是使用第二種方式，標註完畢之後在自動學習任務中同步資料。

3.訓練

由於本次實踐提供的已經有標註部分資料，因此我們可以直接訓練，不過訓練的結果沒有全部標註完畢的好。建立訓練也是非常簡單，輕輕一點，ModelArts便開始自動訓練，只需耐心等待片刻即可。

下圖中V001是隻標註了26中圖片的訓練結果，V002是全部標註完的訓練結果。其中的差異是非常明顯的，當然訓練的耗時差異也是蠻大的，全部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升，也是非常值得的。

4.部署

部署也是一鍵點選即可，我這裡以V002這個版本為基礎進行線上部署，依舊是等待片刻，服務正常執行即可呼叫。這裡不得不誇讚一下，ModelArts依舊提供了一個免費的線上部署服務例項，又進一步降低了我們開發AI的成本。

簡單除錯一下，基本能準確識別雲寶及位置，至此零程式碼開發物體檢測AI模型就完成了，您Get到了嗎？是不是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：將我的學習經歷整理成文件或者視訊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，我的想法還僅僅是想法，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裡，更加細緻的教程仍然需要打磨，小目標還是有的--未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為雲應用魔方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，同時承蒙各位的抬愛，感覺非常值得，非常快樂。

除此之外，我還熱衷於給ModelArts示例程式碼庫的文件糾錯，實實在在的“文件修改貢獻者”；當然通過學習ModelArts-Labs程式碼庫，也是能夠第一時間掌握ModelArts新的玩法；如果能在學習之外，還能順帶幫助其他小夥伴，何樂而不為呢？

文中連結

• [1]沙箱實驗室: https://lab.huaweicloud.com/
• [2]使用ModelArts實現花卉影象分類: https://lab.huaweicloud.com/testdetail.html?testId=287
• [3]基於ModelArts實現人臉識別: https://lab.huaweicloud.com/testdetail.html?testId=337
• [4]《創新AI活動：在武大櫻花下寫防疫課觀後感》: https://bbs.huaweicloud.com/forum/forum.php?mod=viewthread&tid=49066
• [5]【AI 創新開發者沙龍】如何在華為雲 ModelArts 實現草莓成熟識別？: https://bbs.huaweicloud.com/forum/forum.php?mod=viewthread&tid=51063
• [6]華為雲開發者AI青年班黑客鬆大賽: https://competition.huaweicloud.com/information/1000040170/introduction?track=111
• [7]《【手摸手學ModelArts】輕鬆完成Baseline及調優至0.》: https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-53839-1-1.html
• [8]【AI實戰課堂】2020年華為雲AI實戰營 ——FasterRCNN和YoLoV3演算法完成物體檢測: https://bbs.huaweicloud.com/videos/102783
• [9] MindSpore: https://www.mindspore.cn/
• [10] Modelarts: https://www.huaweicloud.com/product/modelarts.html
• [11]華為雲AI社群: http://huaweicloud.ai/
• [12]奶茶識別: https://bbs.huaweicloud.com/blogs/163274
• [13]花式表白: https://bbs.huaweicloud.com/blogs/159114
• [14]雲畢業照生成: https://bbs.huaweicloud.com/blogs/174983
• [15]【手摸手學ModelArts】今天你存款了嗎？: https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-63090-1-1.html
• [16]【Copy攻城獅日誌】ModelArts與AppCube雙“魔”合璧慶雙節: https://bbs.huaweicloud.com/blogs/198313
• [17] ModelArts-Labs: https://github.com/huaweicloud/ModelArts-Lab

 

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