书籍“ModelArts人工智能应用开发指南” 人工智能应用快速开发基于图像分类模板的开发学习分享

 人工智能应用快速开发，ModelArts提供丰富的模板并具备一定的自动化能力，ModelArts使得开发人工智能应用更加便捷，ModelArts目前提供图像分类，目标检测，声音分类，文本分类等多种简单的模板，以及零售商品识别，OCR等复杂模板

模板类型 简单模板（行业相关性较弱，包含环节数较少，业务技能要求较多，较为通用）   复杂模板（行业相关性较强，包含环节数较多，业务技能要求较少）

图像分类容易理解，就是自动识别图像所属的类别（标签）（近期较热门的美食分类，垃圾分类，OCR任务中的文字分类环节）

图像分类数据集两个要素，图像和标签

1，数据集准备

首先在图像分类模板创建一个项目，上传图像（支持JPG,BMP,PNG,JPRG），可先手动标注，达到智能标注的要求后，可启动智能标注（建议数据集数量庞大时使用）

在ModelArts中，在“数据管理”页面，完成数据导入、数据标注等操作，为模型构建做好数据准备。ModelArts以数据集为数据基础，进行模型开发或训练等操作。

2，自动模型训练，数据集准备完毕后，可以点击“开始训练”按钮启动模型训练（可按照此链接操作 https://bbs.huaweicloud.com/blogs/192400 ）

3，应用部署和测试

对模型精准度满意后，可进行部署，和在线测试，

列如，选择V001的训练版本，再点击部署，可将其生产的模型直接部署到云上，成为一个推理服务，部署成功后，可上传一个新的图像，并得到推理结果