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)

样例

对应功能

场景

说明

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)

表1 自动学习样例列表

样例

对应功能

场景

说明

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。

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)

表2 Notebook样例列表

样例

镜像

对应功能

场景

说明

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。

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。

表3 算法套件样例列表

样例

镜像

对应功能

场景

说明

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)

表4 预置算法样例列表

样例

镜像

对应功能

场景

说明

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)

表5 自定义算法样例列表

样例

镜像

对应功能

场景

说明

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)

表6 推理部署列表

样例

镜像

对应功能

场景

说明

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)

表7 推理部署列表

样例

镜像

对应功能

场景

说明

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)

表8 自定义镜像样例列表

样例

镜像

对应功能

场景

说明

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。

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。

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。

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。

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。

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。

表9 Ascend样例列表

样例

镜像

对应功能

场景

说明

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。

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。

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。

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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