我们以零 AI 基础和零编码经验的自动学习模式演示如何搭建一个图像分类的 AI 服务。

前期准备和相关设置

打开华为云官网,点选导航栏的「EI 企业智能」菜单上,在弹出的选项中找到「AI 开发平台 ModelArts」点击进入。之后就可以浏览关于华为云 ModelArts 的介绍。点击 Banner 处的「进入控制台」按钮,页面会跳转到 华为云 ModelArts 控制台。在创建项目的页面中,我们需要填两三项配置。华为云 ModelArts的项目名称可以根据需求设定一个容易记的,在项目下方输入描述,并点击页面右下角的「创建项目」按钮即可。

上传图片和标注

项目创建好之后,我们选择了一些坦克、直升机和狗的图片,共 45 张,并将其批量导入后勾选同类型的图片,一次性为多张图添加标签。依次将 3 类图片标注后,即完成这步操作。

训练设置

右侧的标签栏会显示每种分类和对应的图片数量,下方的训练设置我们无需理解它的作用,只需要按照默认值进行即可。如有特别需求,也可做微调。如将训练时长的上限改为 0.2。

开始训练

设置好后点击「开始训练」按钮就会进入训练状态,此时需要等待一段时间,而时间则根据图片数量和大小决定的。之外,训练页左侧会显示训练状态,训练完成后,右侧会给出准确率、评估结果、运行时长和训练参数等信息。

服务的自动化部署

我们的目的是搭建一个图像分类的 AI 服务,所以在训练结束后点击左侧的「部署」按钮,此时会进入自动化部署的流程。

在线预测,训练结果测试

通过点击「预测」按钮,我们可以分别得出以下不同数据。

1 秒中不到,右侧 3 区就会返回本次预测的结果:

上传坦克的图片返回的预测结果如下:

{ "predicted_label": "坦克", "scores": [ [ "坦克", "0.818" ], [ "狗", "0.092" ], [ "直升机", "0.090" ] ]}

{ "predicted_label": "狗", "scores": [ [ "狗", "0.840" ], [ "直升机", "0.084" ], [ "坦克", "0.076" ] ]}

返回的预测结果中显示本次预测的标签是「狗」,并且列出了可信度较高的几个类别和对应的可信度(1 为 100% 肯定),其中高的是 「0.840-狗」。
从几次测试的结果可以看出,预测的结果不仅精致,而且可信度也高。尽管此次图片数量并不多,但从整体效果来说,华为云 ModelArts在很多细节方面进行了优化,也能达到较为理想的效果。

释放资源

如果不是真正商用,仅仅作为学习和练习,那么在操作完成后记得点击左侧 1 区的「停止」按钮。随后在华为云导航栏中的搜索框输入「OBS」,按照相关提示最终进入到 OBS 控制台中,把之前创建的桶删除即可。这样就不会占用过多的资源,同时也不会产生相关费用。

小结

整体来看,华为云ModelArts的体验是非常不错的。它的操作过程流畅,没有出现卡顿、报错等问题,操作中如有不明白之处,也有提示或教程指引,更容易上手。此外,华为云ModelArts批量数据标注全程自动化,操作简单。对这方面感兴趣的朋友,可以前往华为云 ModelArts 体验。

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