华为云AI开发平台ModelArts官方案例列表_云淘科技
在最佳实践文档中，提供了针对多种场景、多种AI引擎的ModelArts案例，方便您通过如下案例快速了解使用ModelArts完成AI开发的流程和操作。
配置ModelArts使用权限（基础教程）
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样例 |
对应功能 |
场景 |
说明 |
|---|---|---|---|
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场景描述 |
IAM权限配置、全局配置 |
为子用户配置权限 |
当一个华为云帐号下需创建多个IAM用户（即子用户）时，可参考此样例，为IAM用户赋予使用ModelArts所需的权限。避免IAM用户因权限问题导致使用时出现异常。 |
自动学习样例列表（基础教程）
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样例 |
对应功能 |
场景 |
说明 |
|---|---|---|---|
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口罩检测 |
自动学习 |
物体检测 |
基于AI Gallery口罩数据集，使用ModelArts自动学习的物体检测算法，识别图片中的人物是否佩戴口罩。 |
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垃圾分类 |
自动学习 |
图像分类 |
该案例基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产，让零AI基础的开发者完成“图像分类”的AI模型的训练和部署。 |
开发工具样例列表（高阶教程）
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样例 |
镜像 |
对应功能 |
场景 |
说明 |
|---|---|---|---|---|
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本地开发的MindSpore模型迁移至云上训练 |
MindSpore |
PyCharm ToolKit工具 |
目标检测 |
本案例介绍如何在本地进行MindSpore模型开发，并将模型迁移至ModelArts训练。 |
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使用ModelArts VS Code插件进行模型开发（Ascend） |
MindSpore |
VS Code Toolkit工具 |
目标检测 |
本案例以Ascend Model Zoo为例，介绍如何通过VS Code插件及ModelArts Notebook进行云端数据调试及模型开发。 |
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样例 |
镜像 |
对应功能 |
场景 |
说明 |
|---|---|---|---|---|
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使用算法套件快速完成水表读数识别 |
PyTorch |
Notebook |
图像识别 |
本案例提供了一个水表表盘读数识别的样例，使用ModelArts的自研分割算法(ivgSegmentation)和开源OCR算法(mmOCR)完成水表读数识别项目，并使用算法开发套件将其部署为华为云在线服务。 |
模型开发-预置算法样例列表（基础教程）
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样例 |
镜像 |
对应功能 |
场景 |
说明 |
|---|---|---|---|---|
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使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别 |
TensorFlow |
AI Gallery>预置算法 |
图像分类 |
此样例介绍如何从AI Gallery，订阅一个预置算法resnet_v1_50，同时使用算法训练得到模型，最终将模型部署为在线服务的端到端指导。 |
模型开发-自定义算法样例列表（高阶教程）
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样例 |
镜像 |
对应功能 |
场景 |
说明 |
|---|---|---|---|---|
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使用自定义算法构建模型（手写数字识别） |
PyTorch |
自定义算法 |
手写数字识别 |
使用用户自己的算法，训练得到手写数字识别模型，并部署后进行预测。 |
推理部署（基础教程）
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样例 |
镜像 |
对应功能 |
场景 |
说明 |
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免费体验：一键完成商超商品识别模型部署 |
– |
在线服务 |
物体检测 |
此案例以“商超商品识别”模型为例，完成从AI Gallery订阅模型，到ModelArts一键部署为在线服务的免费体验过程。 |
推理部署（高阶教程）
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样例 |
镜像 |
对应功能 |
场景 |
说明 |
|---|---|---|---|---|
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纳管Atlas 500，将模型部署为边缘服务 |
TensorFlow |
边缘部署 |
物体检测 |
此案例介绍如何结合智能边缘服务（IEF）和AI开发平台（ModelArts），将构建的AI模型快速部署至Atlas设备中，满足在安防、交通、社区、园区、 商场、超市等复杂环境区域的应用需求。 |
自定义镜像（高阶教程）
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样例 |
镜像 |
对应功能 |
场景 |
说明 |
|---|---|---|---|---|
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示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（Pytorch+CPU/GPU） |
Pytorch |
镜像制作 自定义镜像训练 |
– |
此案例介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是Pytorch，训练使用的资源是CPU或GPU。 |
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示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（MPI+CPU/GPU） |
MPI |
镜像制作 自定义镜像训练 |
– |
此案例介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是MPI，训练使用的资源是CPU或GPU。 |
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示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（Horovod-PyTorch+GPU） |
Horovod-PyTorch |
镜像制作 自定义镜像训练 |
– |
此案例介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是Horovod-PyTorch，训练使用的资源是GPU。 |
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示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（MindSpore+GPU） |
MindSpore |
镜像制作 自定义镜像训练 |
– |
此案例介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是MindSpore，训练使用的资源是GPU。 |
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示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（Tensorflow+GPU） |
Tensorflow |
镜像制作 自定义镜像训练 |
– |
此案例介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是Tensorflow，训练使用的资源是GPU。 |
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从0-1制作自定义镜像并创建AI应用 |
– |
镜像制作 模型推理部署 |
– |
此案例介绍在ModelArts平台使用自定义镜像导入模型的样例，帮助您快速熟悉平台的使用方法 |
Ascend应用样例列表（高阶教程）
针对支持使用Ascend应用的算法，本文档提供了如下几个操作样例，您可以参考如下典型样例，使用ModelArts提供的预置算法（训练管理或AI Gallery），支撑您的业务应用。
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样例 |
镜像 |
对应功能 |
场景 |
说明 |
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开源大模型基于ModelArts的一键推理部署 |
MindSpore |
Ascend推理 |
开源大模型推理部署 |
此案例介绍如何从AI Gallery中订阅LLaMA系列和ChatGLM系列开源大模型，并在ModelArts上使用昇腾算力进行推理部署。 |
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LLaMA系列模型基于ModelArts的全参数微调训练 |
MindSpore |
订阅算法（AI Gallery）、Ascend训练、Ascend推理 |
LLaMA系列开源大模型全参微调训练 |
此案例介绍如何从AI Gallery中订阅LLaMA系列开源大模型算法，并在ModelArts上使用昇腾算力进行微调训练，最终将模型部署为在线服务。 |
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ChatGLM系列模型基于ModelArts的全参微调训练 |
MindSpore MindSpore |
订阅算法（AI Gallery）、Ascend训练、Ascend推理 |
ChatGLM系列开源大模型全参微调训练 |
此案例介绍如何从AI Gallery中订阅ChatGLM系列开源大模型算法，并在ModelArts上使用昇腾算力进行微调训练，最终将模型部署为在线服务。 |
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推理业务昇腾迁移通用指导 |
MindSpore |
模型迁移、Ascend推理部署 |
推理业务迁移 |
此案例介绍如何将客户已有的推理业务迁移到ModelArts上，使用昇腾算力进行推理部署。 |
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