华为云AI开发平台ModelArtsAI工程师如何使用ModelArts_云淘科技
面向熟悉代码编写和调测，熟悉常见AI引擎的开发者，ModelArts不仅提供了在线代码开发环境，还提供了从数据准备、模型训练、模型管理到模型部署上线的端到端开发流程（即AI全流程开发），帮助您高效、快速的构建一个可用模型。
本文档介绍了如何在ModelArts管理控制台完成AI开发，如果您习惯使用API或者SDK进行开发，建议查看《ModelArts SDK参考》和《ModelArts API参考》获取帮助。
使用AI全流程开发的端到端示例，请参见快速入门和最佳实践。
AI全流程开发
ModelArts提供的AI全流程开发，兼容开发者的使用习惯，支持多种引擎和用户场景，使用自由度较高。下文介绍使用ModelArts平台，从准备数据到完成模型开发上线的全流程。针对开发者的其他场景，建议参考ModelArts使用流程详解。
图1 AI工程师的使用流程
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流程 |
子任务 |
说明 |
详细指导 |
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准备数据 |
创建数据集 |
基于您的业务数据，您可以在ModelArts中创建数据集管理和预处理您的数据。 |
创建数据集 |
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标注数据 |
针对您创建的数据集，基于业务逻辑标注数据，对数据进行预处理，方便后续训练使用。数据标注的情况将影响模型训练效果。 |
标注数据 |
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发布数据集 |
数据标注完成后，将数据集发布。即可生成一个可以用于模型训练的数据集版本。 |
发布数据集 |
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开发 |
创建Notebook |
创建一个Notebook作为开发环境。 |
创建Notebook实例 |
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编写调试代码 |
在已有的Notebook中编写代码直接构建模型。 |
JupyterLab简介及常用操作 使用本地IDE开发模型 |
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训练模型 |
选择算法 |
创建训练作业前需要先选择算法，可以订阅ModelArts预置的算法，也可以使用自己的算法。 |
选择算法 |
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创建训练作业 |
创建一个训练作业，选择可用的数据集版本，并使用前面编写完成的训练脚本。训练完成后，将生成模型并存储至OBS中。 |
创建训练作业 |
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管理AI应用 |
编写推理代码和配置文件 |
针对您生成的模型，建议您按照ModelArts提供的模型包规范，编写推理代码和配置文件，并将推理代码和配置文件存储至训练输出位置。 |
模型包规范介绍 |
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创建AI应用 |
将训练完成的模型导入至ModelArts创建为AI应用，方便将AI应用部署上线。 |
创建AI应用 |
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部署AI应用 |
部署服务 |
ModelArts支持将模型部署为在线服务、批量服务和边缘服务。 |
部署为在线服务 |
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访问服务 |
服务部署完成后，针对在线服务和边缘服务，您可以访问并使用服务，针对批量服务，您可以查看其预测结果。 |
访问在线服务 |
使用订阅算法构建模型
面向有一定AI基础的AI初学者，您可以不关注模型开发，使用自己的业务数据，在AIGallery上订阅ModelArts提供的算法，进行模型训练，从而得到新模型。
图2 AI初学者使用流程
ModelArts使用流程详解
ModelArts平台提供了从数据准备到模型部署的AI全流程开发，针对每个环节，其使用是相对自由的。针对AI工程师，梳理了ModelArts使用流程详解，您可以选择其中一种方式完成AI开发。
图3 使用流程详解
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