华为云开发者沙龙—杭州站

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~The M马振东 发表于 2019/12/18 22:51:58 2019/12/18
【摘要】 ModelArts让每一个人都拥有了开发的可能,成为开发者的可能,无论你是零基础的开发者小白还是刚刚踏入开发领域的初学者,只要通过ModelArts,就可以轻松帮助你实现一站式开发,节省人力;同时ModelArts为开发者们提供了很多便利的服务,帮助每一个开发者达到高效率的一站式开发。

                                                                                


华为云ModelArts普惠AI开发平台                                        


                                                                                主讲师:华为云 EI ModelArts核心开发者:徐超

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ModelArts介绍

 

ModelArts是普惠的一个AI开发平台,AI开发平台就是我们在上面提供了一系列的开发要使用的工具给使用者,让使用者有效的去使用;“普惠”的意思就是,让每个人都会用AI开发,用得起AI

 

华为向全球发布人工智能案例和全景解决方案

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这是华为去年(2018年)发布的,面向全球的人工智能案例和全景解决方案。最底下一层是深层的AI芯片,接着上面是通信算子,然后是MindSpore—计算引擎,最后是我们的ModelArts

 

ModelArts已经将这些产品和引擎都混装起来了,开发者只需要使用我们的ModelArts就可以使用下面的这些产品,而不需要再去关注底层的那些算法等细节。

 

华为云企业智能(EI

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这些是华为云的一些服务,ModelArts当然也是属于这个大的范围之中。这里面有平台类的,比如ModelArtsMindSporeAscend等,有视觉类的和语言类的等等,包含了各种各样的类别。一共拥有159个功能(52平台类+99API+8个预集成解决方案)和59个服务(21平台类+22视觉类+12语言类+4决策类)。

 

ModelArts逻辑视图

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这是ModelArts的架构,最下面的是异构的计算硬件(AscendCPUGPU以及高性能的存储和网络);中间是计算框架(MindSporeTensorFlow等);最上面是ModelArts的各个工具,比如数据处理、算法开发、模拟训练、模拟部署、自动学习、AI市场、开发者流程管理、运维管理等。这些都是ModelArts所提供的功能,这些功能参杂在一起,就可以构成一个一站式的AI开发平台,单到单的开发者开发工具和开发流程,开发者们不需要在线下再做任何的事情,只需要用ModelArts进行开发就可以了。

 

ModelArts:全覆盖三大类用户,提供解决AI开发支持

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ModelArts所服务的三大类用户,包括无AI基础的业务开发员、AI初学者以及AI深度玩家。

AI基础的业务开发员:使用自动学习

1. 上传数据&标注

2. 一键启动训练&部署

AI初学者:使用预置算法

1. 超参自动配置

2. 提供代码模板

AI深度玩家:编写算法代码

1. 内置Notebook

2. 自研MoXing SDK,简化代码

3. 支持各种主流框架

 

ModelArts 一站式AI开发平台,让AI开发极简

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这是ModelArts的一个AI开发流程,可能很多人听过AI,但是不知道AI开发是一个什么流程。这张图就可以很明确的表现出整个AI开发的流程。

数据>数据处理(数据采集、数据筛选、数据标注、版本管理、公共数据集)—>模型训练(在线编码、常用AI框架、预置算法、超惨搜索、分布式集群、模型可视化、自动学习)—>模型管理(模型库、模型渊源、模型跟踪)—>部署(在线服务、批量服务、边缘服务)—>AI应用。

这是整个AI开发的大致流程。其中模型也可以发布到AI市场,来实现开发者的变现。每一个环节ModelArts都会提供一个相应的环境去支持。

 

华为与RFCx携手:用聆听保护雨林

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  这是华为和雨林保护组织合作的一个案例。通过声音识别来保护雨林和雨林当中的生物。

 

下面是ModelArts提供的每一个工具的详细数据:

一、数据处理,创新加快AI开发

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  数据处理主要是标注和筛选。数据筛选包括取样,按文件标签筛选等;预标注包括使用预置模型标注数据、2D/3D物体检测、车道检测等;它大约可以节省50%~80%的人力。

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二、智能标注

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  如果我们的数据量很大的情况下,每一个数据或者图片需要我们去进行人工标注的话,就会荒废很多的时间。所以我们提供这个智能标注的工具,只需要标注少量的数据即可。比如我们需要标注一万张图片,我们只需要标注100张图片,剩下的9900张图片就完全不用再人力地去标注,只需要使用ModelArts提供的智能标注即可完成剩余的图片标注,最后在进行一个人工的审核就可以了。这个在业界叫做普通学习。

三、自动学习

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  主要是面向初学者以及无基础的开发人员来使用的,自动学习只需要三步:上传并标注数据,然后就可以进行一键部署了。

  自动学习的技术主要是有三个:一是神经网络架构搜索,还有一个是自动迁移学习,最后是自动超参搜索。它的特点就是零代码、零AI基础,任何人都可以使用,后面的实践环节会教学使用。

  然后也会支持结构化数据的自动学习,包括自动特征提取和自动建模。

ModelArts,耗时大幅下降

  

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四、预置模型—使用预置模型进行迁移学习,简化模型创建

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  特点就是你不需要写任何代码等,你可以对它直接进行调参即可。这里也做了很多的优化,支持各种开源的流行的预置算法。

五、模型管理

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  模型训练完成后,会有一个模型库对它进行版本管理以及精度跟踪。

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  模型库里的一些模型可以部署到互联网上面,比如在线服务,也可以部署到单个设备,比如摄像头、边缘节点上等都是支持的。

 

Hilens,端云协同开发

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  ModelArts训练好的模型,如果我们需要部署到单个设备上,比如一个智能摄像头上,一般是要借助Hilens这个服务的,它主要是用来将云上的模型部署到单个设备上去,对这些单个设备进行管理。

 

ModelArts,为开发者而生

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这张表是对各个开发角色特性的支持,不同的角色会推荐使用不同的功能。

AI市场

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开发者开发好的模型可以发布到AI市场里面,让开发者的一些知识得到变现,同时可以用来快速响应业务需求。比如一个企业,他想要一个开发需求,但是又不想从头开发一个AI模型,这时候他只需要去买别人开发好的模型就可以了。

 

ModelArts服务的场景和一些案例:

案例一:ModelArts助力自动驾驶赛车

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这是和上海交通大学合作的一个案例,他们组办了一个自动驾驶赛车的竞赛,通过和ModelArts的合作,我们将他们传统的赛车进行改造,使它们具备AI能力,改造后的赛车可以对红绿灯、环境障碍物以及车道等进行识别,主要是加入了一些我们自动学习的算法等使其具有了AI的能力。

案例二:云庐科技CEO:“ModelArts加速AI落地”

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这个案例是使用ModelArts进行结构化数据的预测和分析,用来对建筑物的结构健康进行预测的,准确率提升了大概90%

 

案例三:NGO雨林保护行动计划:声音分类

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这是利用ModelArts的自动学习的声音分类功能对雨林的一些伐木等进行声音识别。比如说产生了伐木的一些声音算法,就会产生报警,从而通知雨林保护的人员去进行处理。

 

ModelArts-Lab社区

社区里在github里搭建了一个数据库,里面存放了一些实践案例,帮助大家学习AI,一步一步了解AI,帮助大家更加深入的了解ModelArts

最重要的是你如果有什么疑问或者好的想法可以在社区里与他人交流。

 

华为云ModelArts-Lab实战营

每期都会发布一些活动案例,大家可以进入参加实战。一步一步跟着走,了解他们后台是怎么利用代码实现需求的。

 

动手实操环节

事前准备

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#注册华为云

#实名认证

#进入ModelArts Console

#地区选择“北京一”

#领取免费新手资源包
#AK/SK设置

#ModelArts自动学习

#ModelArt-Lab社区

 

★实操流程

1. 进入华为云

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  注册账号,实名认证,并把资源包领取。领取礼包:点击控制台>进入ModelArts>更多—>资源—>我的套餐,就可以确认你的资源包的领取。保证自己的账户不要欠费。

2. 进入案例的操作

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  通过控制台进入ModelArts>全局配置—>复制一个页面—>进入到我的凭证—>访问密钥—>新增访问密钥—>登陆进去—>使用记事本打开文件(前面是AK,后面是SK)—>回到全局配置点击添加—>输入访问密钥和AK/SK即可—>创建OBS桶—>进入OBS对象存储服务—>创建一个桶(区域是北京一)—>点击桶的名称—>点击对象—>新建文件夹(flowers),就准备好了。

3. 找到活动

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进入github仓库—>搜索ModelArts-Lab>点击huaweicloud/ModelArts-Lab>找到“第一期图像分类”

4. 创建图像分类

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点击自动学习>创建图像分类—>选择刚才创建的桶—>点击立即创建

5. 图片标注

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  点击下载数据集>解压—>点击添加图片—>将图片添加进去—>对花的图片进行标注—>输入标签名称—>标注完成—>训练时间可以设置(时间为一个上限时间)—>点击开始训练即可。

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这里是训练完成的页面,包括训练准确率以及实际训练时间,训练完成后点击部署,将它部署成一个在线服务(需要2~3min)。

部署完成后点击上传按钮,选择一张本地图片,点击测试就会测试出来它的所属标签,最后检测完毕后点击停止按钮,防止持续计费。


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