[大赛专区] NAIE - 网络人工智能引擎比赛中心通用报名参赛指导

1      注册账号

1.1      注册华为云账号

进入华为云首页(https://www.huaweicloud.com/),单击页面右上角的“注册”按钮

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设置手机号并单击“获取短信验证码”

-    该手机号未注册过华为云账号,或已注册过华为云账号,但账号数量未超过3次。输入短信验证码、密码并勾选我已阅读并同意《华为云用户协议》和《隐私政策声明》

-    该手机号已注册过华为云账号,且账号数量已达到3次,将不支持再使用该手机号注册新的华为云账号。

输入短信验证码及密码,单击“同意协议并注册”

1.2      创建IAM账号

登陆华为云账号,单击页面右上角的“控制台”

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在控制台页面,将鼠标移动到右上角的用户名,在下拉菜单中单击“统一身份认证”

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在左侧菜单中选择“用户”,在用户界面右上角单击“创建用户”按钮

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输入IAM账户用户名,邮箱等信息,选择访问方式

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注:为了能访问控制台,访问方式需要选择“华为云管理控制台访问”,密码设置方式如下:

-    选择首次登录时设置,则系统会把访问链接发送到输入的邮箱,通过邮箱访问链接完成密码的设置

-    选择自定义,表示由创建者设置IAM用户的密码,选择首次登陆时重置密码,则IAM用户首次登陆华为云时需要重新设置密码

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2      登陆

2.1      华为云主账号登陆

访问网络人工智能引擎门户网站(https://www.hwtelcloud.com

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使用华为云账号登陆

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2.2      IAM用户登陆

IAM用户登陆时,需单击“登陆”按钮右下角的IAM用户登录

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然后输入华为云主账号,IAM用户名及密码后,点击登录

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3      访问活动

点击“比赛”按钮,进入比赛中心

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在比赛中心选择要参加的比赛(这里以“寻梦环游记”为例),点击“报名参赛”进入比赛详情页面

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4      报名

单击“报名参赛”

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弹出报名界面,输入队伍信息,阅读隐私声明,勾选“我同意”,单击“报名参赛”完成报名

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团队报名时,团队成员(IAM用户)需要隶属于同一个华为云租户账号,如果报名时团队列表找不到IAM用户,需要该IAM用户登陆网络人工智能引擎(https://www.hwtelcloud.com)后,才能作为团队成员报名,IAM用户创建方法参考步骤1.2

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没有“全部云服务管理员”权限的IAM用户单独报名只能以个人名义参赛,不能选择团队成员

队伍完成报名后,队长(华为云租户账号)在比赛详情页面单击“队伍管理”,可以增删队员和删除队伍;为便于统计团队比赛成绩,报名完成后,不可修改队伍名称

5      开通环境

报名完成后,比赛详情页面会出现“开通环境”和“提交成绩”两个按钮,单击“开通环境”,进入模型训练服务

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单击“免费试用”或者“我要购买”,进入订购页面

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单击“立即使用”,完成订购

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6      开通数据集服务

之前没有开通数据集服务的用户,在这里需要先订购数据集

在“AI服务”中单击数据集服务,进入数据集服务详情(https://www.hwtelcloud.com/products/dse

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在数据集服务中,单击“我要购买”进入订购页面

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单击“立即使用”完成订购

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订购完成后返回比赛页面,此时“开通环境”变成了“进入比赛”

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7      创建训练项目

单击“进入比赛”,进入模型训练服务,单击创建项目

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填写项目信息,单击“创建”

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创建完成后,可以查看项目总览

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8      创建数据集

8.1 在项目总览页面,数据集模块下单击“创建”

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8.2 在弹出的“导入数据”界面,输入数据集信息,数据来源选择“数据目录”,单击“数据目录“”右下侧的文件夹图标

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8.3 在弹出的“数据目录”窗口中,点击“订阅”,进入数据集服务

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8.4 根据你要参加的比赛,找到比赛对应的数据集,并订阅,例如:你参加了2020华为开发者大赛秋季赛-智能无线信道建模大赛,你在数据集服务中找到本次比赛对应的数据集(可能存在多个数据集),如下图所示

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ps: 如果之前没有开通数据集服务,需先在数据集服务中订购,请参考步骤6的操作

8.5 数据集订阅成功后切换到模型训练服务的数据集界面,用刚才订阅的三个数据集分别创建三个实例

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9      创建特征工程(可选)

9.1 在项目总览界面,特征工程模块下单击“创建”,进入特征工程管理页面

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9.2 在弹窗中填写工程信息,开发模式选择“Jupyterlab交互式开发”,单击“创建”,等待创建完成

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9.3 创建完成后,单击操作列的image.png按钮,进入Jupyterlab编辑界面

9.4 在Jupyterlab编辑界面单击“Import sdk”代码框对应的运行图标image.png

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9.5 单击“Import sdk”代码框下方的“绑定数据”,为特征工程绑定AI比赛创建的数据集及实例,然后单击“绑定数据”代码框对应的运行图标运行

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9.6 根据需要,进行数据准备和特征操作。当前支持如下数据准备操作和特征操作

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9.7 数据处理完成后,在Jupyterlab编辑界面上方菜单栏中依次选择“数据集>生成数据实例”,将对数据的处理应用于数据集,生成处理后的新数据实例

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9.8 对导入的其他数据集创建特征工程及完成相应的数据处理操作。特征工程完成数据处理后,数据集界面会生成处理后的数据

10  模型训练

10.1 在项目总览界面中,模型训练模块下单击“创建”,进入创建算法页面

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10.2 单击“创建”,新建训练算法

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10.3 在弹出的“创建训练”界面上配置模型训练工程,单击“确定”

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主要参数说明

  1. “请选择模型训练方式”:请选择“新建模型训练工程”

  2. “模型试验算法”:保持默认置空

  3. “开发环境”:建议选择“WebIDE

  4. “规格”、“实例”:根据实际需求设置。

10.4 模型训练工程创建后,单击训练工程对应的image.png按钮,跳转至WebIDE界面,编辑训练算法

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训练算法中必须包含如下代码,训练算法中必须包含如下代码,用来生成最终结果提交文件'rsrp'Dataframe并保存,其中,RSRP = predict()函数需要参赛者自己编写

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在训练平台进行代码开发和在本地开发存在差异,参赛者可以单击训练平台界面右上方的image.png,打开帮助中心,单“SDK文档”查看

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10.5 完成训练算法编辑后,返回训练平台的“模型训练”界面,单击模型训练工程,进入工程详情界面,单击image.png配置训练任务,主要包括环境配置、数据集配置以及超参配置,单击“开始训练”

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10.6 加入训练后,模型训练任务中新增当前任务,单击image.png可查看日志,训练状态变为“FINISHED”后表示模型训练成功

11  提交答案

11.1   生成提交文件

训练结束后,即生成最终的结果文件rsrp.csv。可在WebIDE算法编辑界面查看,该文件保存在与训练算法文件的同级目录下

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11.2   提交答案

进入比赛详情页面,单击“提交成绩”

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在弹窗中依次选择“项目”、“训练”、“训练任务”,在“结果文件”中上传6.1保存的csv文件,单击“提交成绩”

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11.3   查看排名

在比赛详情页面点击“排行榜”可以查看当前排名,单击“历史成绩”可以查看之前提交过的成绩

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