1、概述

ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。

“一站式”是指AI开发的各个环节，包括数据处理、算法开发、模型训练、模型部署都可以在ModelArts上完成。从技术上看，ModelArts底层支持各种异构计算资源，开发者可以根据需要灵活选择使用，而不需要关心底层的技术。同时，ModelArts支持Tensorflow、PyTorch、MindSpore等主流开源的AI开发框架，也支持开发者使用自研的算法框架，匹配您的使用习惯。

ModelArts的理念就是让AI开发变得更简单、更方便。

面向不同经验的AI开发者，提供便捷易用的使用流程。例如，面向业务开发者，不需关注模型或编码，可使用自动学习流程快速构建AI应用；面向AI初学者，不需关注模型开发，使用预置算法构建AI应用；面向AI工程师，提供多种开发环境，多种操作流程和模式，方便开发者编码扩展，快速构建模型及应用。

2、实验介绍

 AnimeGANv2，它可以将现实场景的图片处理为动漫画分，目前支持宫崎骏、新海诚和今敏的三种风格。 本案例是基于PyTorch的实现。

github地址：https://github.com/TachibanaYoshino/AnimeGANv2

3、实验操作

按提示进入如下界面：

点击红色按钮【Run in ModelArts】进入到ModelArts界面：

点击【run】图标：开始执行任务，

执行完后出现界面如下：

安装依赖库

点击【run】图标：

出现如下提示表示安装完毕；

继续安装AnimeGANv2，

出现如下提示说明安装完毕；

最终完成后效果如下：

至此操作顺利完成。

4、小结

大家可通过如下链接加强对本实验操作的理解。

https://developer.huaweicloud.com/develop/aigallery/notebook/detail?id=b2f6ba98-34d9-4f0a-b5b2-35133fe2421c

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此外，在(https://bbs.huaweicloud.com/activity/suggestion.html)提出您的宝贵建议，标题以【云驻计划-定向征文】开头，还有机会赢取额外奖励。