一、背景

人工智能（AI）的核心概念是让机器“像人一样思考”，它能通过学习算法模拟类似人类的智能。目前，人工智能已经在我们的各个行业中得以应用，例如医疗、航空等。

近年来，越来越多的AI平台出现，而ModelArts就是其中一个。Modelarts是面向AI开发者的一站式开发平台，涵盖了AI开发的全流程，包含数据处理、模型开发、训练、管理、部署功能，可灵活使用其中一个或多个功能。本文将基于Modelarts平台介绍新手如何入门AI。

二、准备

在开始之前，您需要进行相关的准备工作，包括注册华为云账号、实名认证、ModelArts全局配置和OBS相关操作，详细请参考文档https://www.cnblogs.com/kangbazi666/archive/2020/06/08/13068660.html。

三、操作

主要分为以下几个步骤：①准备数据；②创建图像分类项目；③图片标注；④模型训练；⑤模型部署；⑥服务测试；⑦关闭在线服务。

1.准备数据

数据集可以自己准备，也可以从AI Gallery下载，AI Gallery的地址为：https://marketplace.huaweicloud.com/markets/aihub/datasets/list/，或者从Modelarts页面进入AI Gallery。

进入AI Gallery后选择数据集，搜索数据集dataset-food_4，点击数据集链接下载。

选择该数据集进行下载，配置数据集的名称、目标区域和目标位置，其中目标位置需要OBS创建桶和目录。

下图表示下载进度。

下载完成后，数据集列表中已经出现该数据集。

2.创建图像分类项目

点击自动学习页面，点击图像分类创建项目。

数据集来源选择已有数据集，数据集名称选择刚刚下载完成的数据集名称。点击创建项目。

3.图片标注

点击数据集dataset-food，进入到数据集详情页，点击开始标注。

进入到“未标注”页面，批量选中相同类别的突起，然后添加标签（如果标签已经存在，可以直接选择），最后点击确定按钮。

标注完成后，进入已标注页面，查看标注是否正确。

4.模型训练

点击开始训练，训练设置可采用默认值，设置完成后点击提交。

模型训练过程如下图所示：

训练完成后，可以查看准确率。

5.模型部署

模型训练完成后，点击部署按钮，将模型部署为一个在线服务。

6.服务测试

在部署上线页面，等待部署成功。部署成功后，点击“上传本地图片”按钮，上传一张本地的测试图片。然后点击“预测”按钮进行预测，可以看到预测结果。

7.关闭在线服务

在部署上线页面点击停止按钮，停止在线服务，否则会持续收费。

本文参考（侵权必删）：https://github.com/huaweicloud/ModelArts-Lab/blob/master/ExeML/ExeML_Foods_Recognition/README.md