基于华为云ModelArts自动学习实现花卉识别模型开发
前言
该案例是使用华为云一站式AI开发平台ModelArts的“自动学习”功能,基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产,让零AI基础的开发者完成“图像分类”的AI模型的训练和部署。依据开发者提供的标注数据及选择的场景,无需任何代码开发,自动生成满足用户精度要求的模型。可支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类等场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度,自动调优并生成满足要求的模型。
操作步骤
1、创建数据集
1.1、进入四类花卉图像分类小数据集,单击右侧“下载”(也可以进入AI Gallery,在“资产集市”>“数据”中的“数据集”页面搜索数据集名称找到)
1.2、进入“下载详情”页面,下载方式选择“对象存储服务(OBS)”;目标区域选择“华北-北京四”;目标位置选择对象存储服务(OBS)路径:桶名-文件夹名;如果在华为云创建过OBS数据桶那么选择对应数据桶位置即可,如果没有创建过OBS数据桶点击“新建桶”,选择数据冗余存储策略选择“单AZ存储”,区域选择“华北-北京四”,输入桶名称点击创建即可,创建完成后在数据桶里新建一个文件夹,然后目标位置选择到刚才创建的文件夹。
1.3、等待下载完成即可
2、创建自动学习训练项目
2.1、进入ModelArts控制台,在左侧导航栏选择“自动学习”>“图像分类”,单击“创建项目”。
2.2、数据集来源选择“新建数据集”,数据集输入位置选择到上面下载数据集的文件夹位置,新建一个文件夹放置数据集输出,然后单击右下角“创建项目”。
2.3、进入“数据标注”页面后可以看到40张已标注图片,玫瑰、雏菊、向日葵、蒲公英四个类别各10张。单击右上角“开始训练”。
2.4、训练设置默认即可,如果有兴趣可以调整训练验证比例
2.5、等待模型训练完成后,可以查看模型准确率、评估结果、训练参数等训练信息。
3、模型部署
3.1、点击“部署”进行模型部署
3.2、部署成功后,即可进行在线测试。点击“上传”上传图片文件,然后单击“预测”,右侧会显示预测结果。
4、删除资源
在完成案例后,如果不需要服务了,就需要删除案例实现过程中用到的资源。
4.1、单击当前正在运行的服务的右侧的“停止”或“删除”按钮,都可以停止运行该服务,计费终止。
4.2、清除OBS数据桶中的数据,进入OBS控制台,点击桶名称进入,然后删除数据桶内的文件夹,然后返回下图的界面点击右侧的“删除”
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