在現有的項目中,將圖像分類或人臉識別功能集成其中,是否可以實現呢?答案便是——ModelArts。它是面向開發者的一站式 AI 開發平臺,由華為云推出的一款產品。
華為云ModelArts可為機器學習與深度學習提供大規模分布式 Training、自動化模型生成,海量數據預處理及半自動化標注、及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶快速創建和部署模型,管理全周期 AI 工作流。它為用戶提供有 AI 研發經驗的全流程開發模式和零編碼經驗、零 AI 經驗的自動學習模式兩種模式。而在操作的過程中,均為可視化。此外,即便是沒有任何經驗的開發者,華為云 ModelArts 還貼心的為用戶準備了很多的教程,只要參考教程,開發者同樣可以實現自己的AI需求。
我們以零 AI 基礎和零編碼經驗的自動學習模式演示如何搭建一個圖像分類的 AI 服務。
前期準備和相關設置
打開華為云官網,點選導航欄的「EI 企業智能」菜單上,在彈出的選項中找到「AI 開發平臺 ModelArts」點擊進入。之后就可以瀏覽關于華為云 ModelArts 的介紹。點擊 Banner 處的「進入控制臺」按鈕,頁面會跳轉到 華為云 ModelArts 控制臺。在創建項目的頁面中,我們需要填兩三項配置。華為云 ModelArts的項目名稱可以根據需求設定一個容易記的,在項目下方輸入描述,并點擊頁面右下角的「創建項目」按鈕即可。
上傳圖片和標注
項目創建好之后,我們選擇了一些坦克、直升機和狗的圖片,共 45 張,并將其批量導入后勾選同類型的圖片,一次性為多張圖添加標簽。依次將 3 類圖片標注后,即完成這步操作。
訓練設置
右側的標簽欄會顯示每種分類和對應的圖片數量,下方的訓練設置我們無需理解它的作用,只需要按照默認值進行即可。如有特別需求,也可做微調。如將訓練時長的上限改為 0.2。
開始訓練
設置好后點擊「開始訓練」按鈕就會進入訓練狀態,此時需要等待一段時間,而時間則根據圖片數量和大小決定的。之外,訓練頁左側會顯示訓練狀態,訓練完成后,右側會給出準確率、評估結果、運行時長和訓練參數等信息。
服務的自動化部署
我們的目的是搭建一個圖像分類的 AI 服務,所以在訓練結束后點擊左側的「部署」按鈕,此時會進入自動化部署的流程。
在線預測,訓練結果測試
通過點擊「預測」按鈕,我們可以分別得出以下不同數據。
1 秒中不到,右側 3 區就會返回本次預測的結果:
上傳直升機的圖片返回的預測結果如下:
{ "predicted_label": "直升機", "scores": [ [ "直升機", "0.810" ], [ "狗", "0.114" ], [ "坦克", "0.075" ] ]}
上傳坦克的圖片返回的預測結果如下:
{ "predicted_label": "坦克", "scores": [ [ "坦克", "0.818" ], [ "狗", "0.092" ], [ "直升機", "0.090" ] ]}
上傳狗的圖片返回的預測結果如下:
{ "predicted_label": "狗", "scores": [ [ "狗", "0.840" ], [ "直升機", "0.084" ], [ "坦克", "0.076" ] ]}
返回的預測結果中顯示本次預測的標簽是「狗」,并且列出了可信度較高的幾個類別和對應的可信度(1 為 100% 肯定),其中最高的是 「0.840-狗」。
從幾次測試的結果可以看出,預測的結果不僅精致,而且可信度也高。盡管此次圖片數量并不多,但從整體效果來說,華為云 ModelArts在很多細節方面進行了優化,也能達到較為理想的效果。
釋放資源
如果不是真正商用,僅僅作為學習和練習,那么在操作完成后記得點擊左側 1 區的「停止」按鈕。隨后在華為云導航欄中的搜索框輸入「OBS」,按照相關提示最終進入到 OBS 控制臺中,把之前創建的桶刪除即可。這樣就不會占用過多的資源,同時也不會產生相關費用。
小結
整體來看,華為云ModelArts的體驗是非常不錯的。它的操作過程流暢,沒有出現卡頓、報錯等問題,操作中如有不明白之處,也有提示或教程指引,更容易上手。此外,華為云ModelArts批量數據標注全程自動化,操作簡單。對這方面感興趣的朋友,可以前往華為云 ModelArts 體驗。
10月21-11月20日,華為云為政企、開發者準備了眾多驚喜!除ModelArts外,還有20+款暢銷云產品,優惠多多!詳情請關注華為云官網、華為云微信公眾號、華為云微博等最新消息,不錯過每一次精彩!
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