基于ModelArts自动学习零代码开发深圳地标识别模型

一、实验内容

本实验介绍如何使用华为云ModelArts的自动学习功能，实现简单的深圳地标识别应用。

二、实验目标

• 了解ModelArts的自动学习功能。
• 学会零代码实现AI模型的开发。

三、实验操作步骤

1 实验准备

1.1 华为云服务介绍

（1）OBS服务

OBS即对象存储服务（Object Storage Service），提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力，可供用户存储任意类型和大小的数据，适合企业备份/归档、视频点播、视频监控等多种数据存储场景。

（2）ModelArts服务

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。

问题：ModelArts的产品优势有哪些？

答案：

一站式

开“箱”即用，涵盖AI开发全流程，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。

易上手

提供多种预置模型，开源模型想用就用。

模型超参自动优化，简单快速。

零代码开发，简单操作训练出自己的模型。

支持模型一键部署到云、边、端。

高性能

自研MoXing深度学习框架，提升算法开发效率和训练速度。

优化深度模型推理中GPU的利用率，加速云端在线推理。

可生成在Ascend芯片上运行的模型，实现高效端边推理。

灵活

支持多种主流开源框架(MindSpore、TensorFlow、Pytorch等)。

支持主流GPU和自研Ascend芯片。

支持专属资源独享使用。

支持自定义镜像满足自定义框架及算子需求。

（3）ModelArts服务之自动学习

面向业务开发者的ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

当前自动学习支持快速创建图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类模型的定制化开发。可广泛应用在工业、零售安防等领域。

1.2 注册华为云账号

在使用华为云服务之前您需要注册华为云帐号。通过此帐号，只需为使用的服务付费，即可使用所有华为云服务。

注册华为云账号参考如下链接：

https://support.huaweicloud.com/usermanual-account/zh-cn_topic_0069252244.html

1.3 实名认证

注册成功后即可自动登录华为云，您需要完成“实名认证”才可以正常使用服务。

具体认证方式请参见如下链接：

https://support.huaweicloud.com/usermanual-account/account_auth_00001.html

1.4 配置访问授权

在您使用自动学习、数据管理、Notebook、训练作业、模型和服务等功能过程中，ModelArts可能需要访问您的OBS、SWR、IEF等依赖服务，若没有授权，这些功能将不能正常使用。

完成授权配置（推荐使用委托授权）参考如下链接：

https://support.huaweicloud.com/prepare-modelarts/modelarts_08_0007.html

1.5 获取实验数据

步骤1 点击链接： https://modelarts-labs-bj4.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/codelab/2021/ModelArts/landmark-of-sz-data.zip下载数据集到本地并解压缩，解压后得到landmark-of-sz-data目录，该目录下有train和test两个目录。

步骤2 train表示训练数据集，包含四种深圳市地标，分别是“深圳市民中心”、“深圳湾大桥”、“华润大厦”和“莲花山邓小平雕像”，每类包含20张图片，如下图所示。

步骤3 test表示测试数据集，同样包含这四种地标，每种包含2张图片，如下图所示。

1.6 上传实验数据到OBS

步骤1 登录华为云官网，参考链接如下： https://www.huaweicloud.com/?locale=zh-cn。 

步骤2 右上角的“控制台”，进入控制台。

步骤3 在服务列表种选择“对象存储服务”，进入OBS控制台页面。

步骤4 点击OBS控制台页面的“创建桶”按钮。

步骤5 在创建桶页面，区域选择建桶”-北京四”，桶名称请自定义填写，确保桶名称在华为云上全局唯一（本实验创建的桶名称为建landmark-of-sz”，下文中所有需要填写桶名的地方，请替换为您自己创建的桶名），其它参数保持默认值即可。接着点击右下角的即可landmark-of-sz

步骤6 点击创建出来的桶。

步骤7 进入桶页面，依次左侧“对象->新建文件夹”，在弹出对话框中按照命名规则填写“文件夹名称”，如“obs-data”（文件夹名称无需考虑华为云全局唯一，该文件夹稍后将用于存放数据集），再点击“确定”按钮即可完成文件夹创建。

步骤8 仍然在桶页面，再次点击“新建文件夹”，在弹出对话框中按照命名规则填写“文件夹名称”，如“out” （文件夹名称无需考虑华为云全局唯一，该文件夹将作为第2节自动学习项目的数据集输出位置，下文会提到），再点击“确定”按钮即可完成文件夹创建。

步骤9点击此链接，下载自己电脑对应的“OBS Browser + ”版本（如下图所示），等待下载完成后，解压缩，找到“obs-browser-plus Setup 3.21.2.exe”程序，双击进行安装。

步骤10安装完成后，打开桌面上的“obs-browser-plus”快捷方式，登录华为云账号密码。

步骤11在打开的客户端中，进入到之前创建的“landmark-of-sz”桶，点击进入创建的obs-data文件夹，点击“上传 –> 添加文件夹“。

步骤12选中前面1.5节步骤1中解压后的landmark-of-sz-data文件夹，添加并上传，上传时间约几分钟，您可以选择左侧的“任务管理”，在“运行队列”中即可看见运行中的文件信息，当运行队列显示暂无数据，说明数据集文件已经上传成功。

上传完成后，进入到landmark-of-sz-data文件夹，数据上传完成后如下图所示：

2 创建图像分类自动学习项目

步骤1 回到华为云官网首页 ，参考链接如下：https://www.huaweicloud.com/?locale=zh-cn，把鼠标依次移到“产品 -> EI企业智能 -> AI开发平台ModelArts”，点击“AI开发平台ModelArts”进入到ModelArts主页。

步骤2 点击ModelArts主页的“进入控制台”按钮进入ModelArts控制台页面。

步骤3 确保左上角的ModelArts区域为 “北京四”（如果不是“北京四”，则点击该位置的三角下拉列表，选择“华北-北京四” ），再点击ModelArts控制台页面左侧菜单的“自动学习”，点击自动学习-图像分类下的“创建项目”按钮创建实验项目。

步骤4 输入自定义项目名称，如landmark，选择“新建数据集”，数据集名称已经自动生成，您可以根据需要修改名称。再依次点击“数据集输入位置”和“数据集输出位置”右侧的文件夹图标，如下图所示。

步骤5 “数据集输入位置”设置为：obs://landmark-of-sz/obs-data/landmark-of-sz-data/train，“数据集输出位置”设置为：obs://landmark-of-sz/out，设置完成后，如下图所示，然后点击“创建项目”。

3 数据标注

步骤1 项目创建完成后会自动进入如下界面，点击“同步数据源”按钮等待数据同步。

步骤2 同步完成后如下图，显示“已标注72，未标注8”。

步骤3    点击“未标注”选项，对未标注的图片进行手动标注。

步骤4 如下图所示，是对图片进行手动标注的方法。

勾选华润大厦的图片，然后在右侧的标签名中输入“华润大厦”

勾选勾选市民中心的图片，然后在右侧的标签名中输入“市民中心”

勾选莲花山邓小平雕像的图片，然后在右侧的标签名中输入“莲花山邓小平雕像”

勾选深圳湾大桥的图片，然后在右侧的标签名中输入“深圳湾大桥”

4 自动学习训练和部署测试

步骤1 将所有数据标注完成，点击页面的“开始训练”->“下一步”->“提交”即可开始自动训练。计算规格有“自动学习免费规格（GPU）”和“增强计算型1实例-自动学习（GPU）”可选，前者属于免费规格，后者属于收费规格，选择免费规格可能会有资源排队情况，如遇排队，可选择继续等待，也可改成使用收费规格，本实验选择“自动学习免费规格（GPU）”。

步骤2 训练完成后，点击“部署”，计算节点规格有三种可选，如下图所示，“自动学习免费规格（CPU）”是免费规格，选择它有可能出现资源排队情况，如遇排队，可选择继续等待，也可改成使用收费规格，“增强计算型3实例-自动学习（CPU）”是收费的CPU规格，“增强计算型2实例-自动学习（GPU）”是收费的GPU规格，比CPU规格更快但收费也更贵。本实验选择“自动学习免费规格（CPU）”，然后勾选“我已阅读并同意以上内容”，点击“下一步”à“提交”按钮即可部署得到一个在线服务，部署耗时约2分钟。

步骤3 等待服务状态变成“运行中”，点击“上传”按钮，上传3.4节下载的数据集中test目录下的图片，“打开”。

步骤4 点击“预测”按钮进行预测。

步骤5 预测结果如下图所示。

步骤6 重复以上步骤，检测test目录中的其他图片，结果如下所示。

5 释放资源

5.1 删除自动学习项目

步骤1 点击下图中的“停止”->“确定”按钮即可停止本在线服务。

步骤2 返回自动学习

步骤3 删除

步骤4 确定

5.2 删除OBS中的资源

步骤1 鼠标移动到左上角“服务列表”，选择“对象存储服务OBS”进入对象存储服务控制台。

步骤2 之前创建的桶并进入。

步骤3 找到并删除对象。

步骤4 “是”。

步骤5 对象存储，返回对象存储页面。

步骤6 “删除”。

步骤7 “是”

至此，本实验完成。