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回复体验师小助手没发入群链接呀

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支持

实操截图：

训练部分：

线上部署推理部分：

使用感受：

· 最大感受是训练是真的快，可能这就是老师说昇腾芯片训练下沉，减少主机与芯片交互带来的好处吧。

· 其次是比较方便，可以说是“端到端”式的AI开发服务了，准备好数据集就够了，剩下的全部在云端完成，连部署测试都可以，而且还能移植到Atlas的边缘设备（需支持.om模型），我试过根据推理代码移植到Atlas 200 DK 上，可以成功运行，大大减轻了开发的负担，因为最费时间的模型训练都在云端完成了，推理代码也有了。

修改建议：

· 整个开发流程做了高度封装，很方便，但是也带来了调试的麻烦，出现错误，很难查找，同时由于算法不开源，无法知道训练过程，也很难定位错误。建议完善训练时的日志打印，尽量打印更多信息提供给用户，方便用户定位错误，还有期待算法开源（听说2020年，就是今年就有可能了，很期待啊）。

· 就像直播中大家反映的，导入数据没有提示，无法很好知道是否导入完成，特别是从OBS中导入数据，因为在OBS中无法知道文件数量，所以也不好确定数据集是否导入完成，如果没导入完成就发布，就不好了。建议增加进度提示，可以显示导入进度，或提示“正在导入中”、“导入完成”等字样，方便用户了解数据集情况。

同时，还体验了把老师发的另一个案例链接https://bbs.huaweicloud.com/blogs/158092，感觉不错啊，留图纪念一下：

感谢张老师的耐心、细致的分享，掌握了如何使用昇腾处理器实现AI的推理，并部署在ARM芯片上面。首先来一张成功预测的结果。

有图为证，的确部署在ARM处理器上！

在操作过程中除了需要在AI市场中订阅算法外，就是需要进行模型转换时，在操作过程中需要用户自己对高级设置进行配置，这个实在太为难大家了，建议可以写上默认设置。

比较同时使用订阅的resnet1.5的算法，发现使用nvidia完成相同数据集的训练时间只要昇腾910时间的一半，是不是他们两个并不是同一级别的，导致对比失败。

华为云账号 qinguiso

总体来说还行，看着操作文档来，但是对于模型转换还是有点蒙，刚开一一直有错误，是文件路径选择的有问题，多次看文档后才能理解

在压缩/转换的时候也出错，然后重新弄了一遍压缩/转换成功了，部署的时候也异常了

，删除重新做后也成功了~总之希望能在模型转这一块能再细化再细化一点点，最好是通俗易懂

然后部署也成功了

，感谢老师的直播讲解，让自己学到了很多

华为云ID:JeffDing

短短1个小时的课程，又GET不少ModelArt的新技能，感谢张老师的讲解

华为云账号：Onlymrwcj

感想：在这老师一个小时的讲解中我收获了很多东西，很感谢华为云能够给我这次学习的机会，让我对ModelArts有了更深入的了解，其次也希望modelarts在一些方面更加完善，比如日志中的字体颜色应该区分开来，看到那些深颜色以为是自己的操作错误