ModelArts使用AI Gallery算法训练模型并发布为在线服务教程
【摘要】 在用户测试ModelArts功能时，使用AI Gallery中的算法训练模型是一个很常见的场景。此处记录这一过程的具体步骤，方便用户参考使用ModelArts，本文以Yolov5物体检测算法为例，过程共包含以下几个步骤。1、订阅算法2、数据标注3、训练模型4、导入模型5、部署在线服务/批量服务1、订阅算法 进入ModelArts AI Gallery，可以从ModelArts控制台左侧...
在用户测试ModelArts功能时，使用AI Gallery中的算法训练模型是一个很常见的场景。此处记录这一过程的具体步骤，方便用户参考使用ModelArts，本文以Yolov5物体检测算法为例，过程共包含以下几个步骤。
1、订阅算法
2、数据标注
3、训练模型
4、导入模型
5、部署在线服务/批量服务
1、订阅算法
进入ModelArts AI Gallery，可以从ModelArts控制台左侧导航栏的AI Gallery跳转，如下图所示：
AI Gallery包含多种类别算法，计算机视觉、自然语言处理、语音识别、搜索推荐等，选择适用于自身场景的算法，本例以物体检测场景为例，选择物体检测算法，如下图所示，选择其中的物体检测Yolov5模型。
点击该算法进入详情页面，订阅它，华为官方算法当前订阅使用都是免费的。该页面有此算法使用的具体详情，包括训练输入、输出模型文件格式，模型导入，推理输入格式等。熟悉使用步骤后，点击前往控制台，跳转回ModelArts控制台算法管理页面。
2、数据标注
做模型训练需要数据集，需要对数据集进行标注。
a）将原始数据上传至OBS桶
b) 在ModelArts数据管理创建数据集，名称自行修改，选择物体检测场景，输入位置填写以上数据所在OBS路径，输入位置填写一个OBS空目录，如下图所示，而后点击创建即可。
c) 进入数据集详情页面，点击开始标注，标注20-30张图片，然后启动智能标注，如下图所示，等待智能标注完毕，进行人工审核。
d) 审核完毕后，点击发布，按需填写训练验证比例，发布数据集。
3、训练模型
a) 在算法管理我的订阅中找到订阅的算法，点击创建训练作业，如下图所示：
b) 填写参数，名称自行定义，算法来源自动选择已订阅的算法，训练输入选择上一步数据管理发布的数据集，训练输出选择一个空的OBS目录，来存放训练输出的模型文件，调优参数默认，也可按需调整，可按需选择作业日志路径，选择公共资源池中的GPU资源，点击下一步，然后提交。
c) 等待作业训练完毕，模型文件会输出至OBS目录。
4、导入模型
训练好的模型可以导入ModelArts的模型管理，点击模型管理->模型->导入，选择从训练中导入，名称可以自定义修改，选择第三步训练的作业，部署类型按照需要进行选择，在线服务、批量服务、边缘服务（此处选择只是表明此模型支持哪些部署方式，建议全选，后续部署时会再次从此次选过的选项中选择一个进行部署），然后点击立即创建即可。
5、部署在线服务/批量服务
当导入的模型处理正常状态时，即可使用该模型进行部署推理服务，如下图所示，后面以在线服务和批量服务两种方式为大家描述部署步骤。
a) 部署在线服务
部署时选择在线服务，选择对应的资源规格,推荐使用T4卡，如下图所示，建议用户开启支持APP认证，方便后续在线推理API使用APPCODE调用，简化鉴权方式。然后点击下一步，检查资源规格后，提交即可。
在线服务部署完成后，可以在console页面上传图片进行预测，也可以调用API进行预测推理，如下图所示：
b) 部署批量服务
部署批量服务，需要用户将推理的数据上传至OBS桶内，然后填写一个输入数据目录位置，模型服务请求路径，输出数据目录位置，然后点击立即创建即可。批量推理结果会自动输出到相应输出目录，对于有大批量推理数据的用户，建议使用此种方式。创建页面如下图所示：
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