ModelArts 是华为云供应的一站式 AI 开拓平台,支持机器学习和深度学习的全流程管理,包括数据处理、算法开拓、模型演习、AI 运用、支配和管理等。
ModelArts 供应了丰富的预置算法、模型和数据集,以及强大的 Notebook 做事、Codelab 做事、ML Studio 做事等工具,让 AI 开拓者可以快速构建和演习 AI 模型,并将模型支配为在线做事或批量做事。

Astro 轻运用是华为云供应的低代码开拓平台,支持通过拖沓拽的办法快速构建专业级运用,包括轻运用、行业运用和业务大屏等。
Astro 轻运用供应了丰富的功能组件、场景模板和可视化事情流,以及灵巧的数据源接入和做事编排能力,让业务职员可以轻松搭建运用界面,并将 ModelArts 的模型做事接入 Astro 轻运用的连接器,实现运用的前端展示和交互。
Astro 家族包括 Astro Zero、Astro Bot、Astro Pro、Astro Flow、Astro Canvas 等成员,只有一个目标:轻松构建专业级运用,创新为所欲为,敏捷超乎想象!

本文将先容如何通过 ModelArts 和 Astro 轻运用实现 AI 运用落地,并以一个物体检测运用为例进行演示。
本次实践基于华北-北京四环境。

第一步:ModelArts 演习并支配模型利用 ModelArts 的数据处理功能,对原始数据进行预处理和标注,天生演习所需的数据集。
通过自动学习对数据集进行演习并发布支配模型。

数据是 AI 运用的根本,要构建一个高质量的 AI 模型,首先须要有一个高质量的数据集(在 GPT 时期数据集大概无需标注,但哀求更高的质量和多样性)。
ModelArts 供应了数据处理功能,可以帮助用户对原始数据进行预处理和标注,天生演习所需的数据集。
ModelArts 也供应了自动学习,就算您是零根本的 AI 小白,根据教程点点鼠标就能演习出自己专属的模型。

2步打通ModelArts和Astro实现AI应用快速落地

步骤描述准备好 Yunbao-Data-Custom(https://modelarts-cnnorth1-market-dataset.obs.cn-north-1.myhuaweicloud.com/dataset-market/Yunbao-Data-Custom/archiver/Yunbao-Data-Custom.zip)数据集并上传到 OBS (华北-北京四)或者直接在 AI Gallery 中下载(推举),数据集的下载及上传须要些许韶光。

点击下载,选择华北-北京四

下载到 ModelArts 数据集

登录 ModelArts 掌握台,在左侧导航栏中选择“自动学习”,进入自动学习页面并点击物体检测创建自动学习任务。
(PS:由于下载的数据集默认在新版数据集管理中,无法一键创建自动学习任务,我们可以在自动学习页面用下载的数据集来创建新的数据集进行自动学习)

创建找云宝自动学习任务

自动学习任务创建完毕

在 ModelArts 掌握台点击左侧导航“数据管理--数据集“进入数据集页面并点击“前往新版”按钮,查看 hello-yunbao 数据集并进行智能标注,当前自动标注只支持识别和标注矩形框。
除了可选主动学习还可以进行预标注。
智能标注须要些许韶光。

新版数据集

开启智能标注

智能标注完的数据集我们还须要进行确认,毕竟主动学习也不一定百分之百准备,笔者在实践中碰着了难例和误检,这是须要我们人工纠正的。
再回到自动学习任务,创造数据已经全部标注好了。

数据标注完成

开始演习,不难创造,在 ModelArts 自动学习中,我们还是可以对一些参数进行微调,比如演习偏好、演习验证比例等,还可以进行增量演习。

开始演习

不到一杯奶茶的韶光,我们的找云宝自动学习就完成了,从结果来看还算满意,就用 66 张图片演习处理 84% 的准确率、 0.961 的精确率,我们已经迫不及待地想支配看看效果了。

完成自动学习

点击版本管理卡片中的“支配”按钮,进行模型支配上线,这里须要解释的是只能有一个免费的在线支配做事,如果创建失落败,请检讨“支配上线--在线做事”是否已存在免费实例。

支配上线

等待支配成功之后可以进行预测调试。
在线做事将AI运用支配为一个Web Service,并且供应在线的测试UI与监控能力。
,值得把稳的是,免费实例 1 小时之后就会自动停滞,如需不间断运行只能利用付费运行或者利用脚本坚持。
这里,请记住做事 ID,比如: 70e15ea3-8669-49e2-84b9-503531cf7a07, 请保存调用指南中的 API 地址,前面一串数字是 模型Apig-Code、做事ID也便是后面那串数字是 模型Id

预测调试在线做事

支配心得

ModelArts 的数据处理功能具有以下上风:

支持多种数据类型和标注类型,覆盖图像、视频、音频、文本等多种数据类型,以及分类、检测、分割等多种标注类型,知足不同场景的数据需求。
支持智能标注和团队标注,提高标注效率和质量。
智能标注可以利用预置或自定义的模型做事,自动为数据打上标签,大大节省人工标注的韶光和本钱。
团队标注可以支持多人协同完成数据标注任务,并供应打分和评价机制,担保标注结果的同等性和准确性。
支持 OBS 存储和本地存储,方便数据管理和利用。
OBS 存储是华为云供应的工具存储做事,可以实现海量数据的安全、可靠、低本钱的存储和访问。
本地存储是 ModelArts 供应的临时存储空间,可以实现快速上传和下载数据。
当然 ModelArts 的上风远不止这些,只有深入去利用、实践,才会有更多的体会。
第二步:Astro 轻运用集成 ModelArts 在线做事利用 Astro 轻运用的轻运用功能,通过拖沓拽的办法搭建运用界面,将 ModelArts 的模型做事接入 Astro 轻运用的连接器,实现运用的前端展示和交互

运用是 AI 运用的载体,要构建一个高品质的 AI 运用,须要有一个高品质的运用界面,并能与 AI 模型做事进行有效的交互。
Astro 轻运用供应了轻运用功能,可以帮助用户通过拖沓拽的办法搭建运用界面,并将 ModelArts 的模型做事接入 Astro 轻运用的数据源,实现运用的前端展示和交互。

低代码 AI 实战营: https://bbs.huaweicloud.com/live/cloud_live/202212151900.html

实例安装包:https://appcube-ai-temp.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/CNAMEO__EI-0.0.1-beta.zip

步骤描述登录 Astro 轻运用掌握台,在左侧导航栏中选择的“运用”,点击“新建空缺运用”。

新建空缺运用

下图是 Astro 轻运用开拓的主界面,基本上我们所有的业务开拓都环绕这些菜单进行,比如界面、数据、逻辑、集成、发布等等。

Astro 轻运用开拓主界面

最最关键的,Astro 通过集成 ModelArts 连接器,实现了调用 ModelArts 在线做事。
以前在没有 ModelArts 连接器的时候,我们须要自行开拓 AKCK 鉴权、ModelArts API 调用、OBS 文件上传等等

Astro 集成 ModelArts 连接器

我们的环境默认是没有配置好的 ModelArts 连接器,须要开拓者自行配置,我们可以导入上文中提到的实例安装包,再进行连接器配置。

导入项目

配置好连接器,我们可以在这个页面对在线模型检测大略的测试。

配置 ModelArts 连接器

接着进行拖沓拽开拓页面,这里就不多说,主要的还是自己去动手实践。

页面开拓

大概的实现效果如下

找云宝运用效果

支配心得

Astro 轻运器具有以下上风:

支持多种运用类型和场景,覆盖轻运用、行业运用和业务大屏等多种运用类型,以及行政办公、人力资源、运营协同、项目管理等多种场景,知足不同场景的运用需求。
支持拖沓拽式页面构建,供应丰富的功能组件、场景模板和可视化事情流,让业务职员可以通过拖沓拽的办法快速搭建运用界面,无需编写任何代码。
支持灵巧的数据源接入和做事编排,供应灵巧的数据源接入和做事编排能力,可以将 ModelArts 的模型做事或其他华为云做事或第三方做事接入 Astro 轻运用的数据源,并通过图形化的办法进行做事编排,实现运用的前端展示和交互。
支持一键发布和管理,供应一键发布和管理功能,可以将运用发布为 PC 端、移动端、微信小程序/H5、WeLink 集成等多种形式,并供应运用的监控、统计、分享等能力,担保运用的可用性和可靠性。
同样, Astro 轻运用的上风也不仅仅是这些,笔者有幸从早期的 APP Engine 到 APPCube 再到现在的 Astro,不断见证华为云零(低)代码的进化,未来,随着 AIGC 的不断推陈出新,我们或许能体验到更加前辈的工具。
总结

本文先容了如何通过 ModelArts 和 Astro 轻运用实现 AI 运用落地的两个步骤,并以“找云宝”物体检测为例进行演示。
通过拉通 ModelArts 和 Astro 轻运用的强大功能和上风,我们可以实现 AI 运用的快速开拓和支配,降落 AI 运用的门槛、本钱、风险,提升 AI 运用的效率、质量、性能。
ModelArts 和 Astro 轻运用是华为云为用户供应的一站式 AI 开拓平台,是用户实现 AI 运用落地的最佳选择。
如果您对 ModelArts 和 Astro 轻运用有兴趣,欢迎登录华为云官网进行体验和利用,感想熏染 AI 运用落地的魅力和便捷。
如果您对文章内容存在迷惑或者有不同的见地,欢迎与我互换!

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