華為云ModelArts完整流程引導——貼心的細致-幫你1小時完成整個訓練過程 | 華為云AI賀新年

導讀：

華為云ModelArts是面向開發者的一站式AI開發平臺，為機器學習與深度學習提供海量數據預處理及半自動化標注、大規模分布式Training、自動化模型生成，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。

流程簡單易懂，在零基礎的情況下短短1個多小時就完成了包含服務搭建的整個訓練過程。只能說是非常給力的華為云，并且在華為云的官方群里面也會有很多大佬幫助你的。

接下的一小時請交給我，釋放你的學習天性吧

目錄

掌握流程

步驟一、創建桶和新建文件夾

創建【桶】

新建文件夾

步驟二、獲取數據

步驟三、引導步驟

基礎步驟

計算部署步驟

圖片標注

訓練

部署

最終測試

AI Gallery社區

博客學習

前言：

本文針對華為云ModelArts的demo做了一個【簡入間出】的完整demo演示，讓讀者可以快速的掌握華為云具體操作。圖片是華為云給的，可以用自己相冊里的圖片哦。

在編寫過程中也遇到了些許疑問，在交流群中都得到了很好的回應，同時也規避了很多問題。

倪平宇大佬還提供了幫助文檔：

【使用自動學習0代碼開發圖像分類AI模型_AI開發平臺ModelArts_快速入門_華為云】

【免費體驗：一鍵運行Notebook實現工地鋼筋盤點_AI開發平臺ModelArts_快速入門_華為云】

大佬們提供了很多幫助。

掌握流程

https://console.huaweicloud.com/modelarts/?region=cn-north-4#/dashboard

從這里可以看出步驟【1/2/3】所以咱們根據對應的步驟進行操作。

步驟一、創建桶和新建文件夾

說是準備創建【桶】和【新建文件夾】

創建【桶】

那么咱們去試試：

https://console.huaweicloud.com/console/?agencyId=6e32099363fb49be8486f22ef50a771c®ion=cn-north-4&locale=zh-cn#/obs/manager/buckets

在這里說明創建桶的步驟了。挨個去執行

點擊【創建桶】

一定要選擇【華北-北京四】，輸入【桶】名稱

這里選擇了40G一個月，才一塊錢，測試的話很值。

創建的時候給了個提示

配置完成，去支付即可。

直接在線支付就行

支付完成

這有有【桶】了。

我就買錯了，后面都沒法操作，給大家一個【警示】，別買錯位置。

新建文件夾

地址：https://support.huaweicloud.com/usermanual-obs/obs_03_0316.html

操作步驟

在OBS管理控制臺左側導航欄選擇“桶列表”。

在桶列表單擊待操作的桶，進入“概覽”頁面。

在左側導航欄，單擊“對象”。

單擊“新建文件夾”，或者單擊進入目標文件夾后，再單擊“新建文件夾”。

在“文件夾名稱”中輸入新文件夾名稱。

支持創建單個文件夾和多層級的文件夾。

文件夾名稱不能包含以下字符 :?\:*?"<>|。

文件夾名稱不能以英文句號（.）或斜杠（/）開頭或結尾。

文件夾的絕對路徑總長度不能超過1023字符。

任何單個斜杠（/）表示分隔并創建多層級的文件夾。

不能包含兩個以上相鄰的斜杠（/）。

單擊“確定”。

1.?在OBS管理控制臺左側導航欄選擇“桶列表”。

2.在桶列表單擊待操作的桶，進入“概覽”頁面。

3.在左側導航欄，單擊“對象”。

這里就能看到【新建文件夾】操作了。

4.單擊“新建文件夾”，或者單擊進入目標文件夾后，再單擊“新建文件夾”。

有了：

第一個大步驟全部完成。

步驟二、獲取數據

這個步驟簡單，直接點擊下載就行。

【https://modelarts-cnnorth1-market-dataset.obs.cn-north-1.myhuaweicloud.com/dataset-market/Yunbao-Data-Custom/archiver/Yunbao-Data-Custom.zip】

解壓出來2個文件夾。

步驟二完成，開始步驟三

步驟三、引導步驟

基礎步驟

直接點擊【開始】

這里發現無法繼續了，要求授權

這里需要點擊【自動創建】，勾選【同意聲明】，在點擊【同意授權】。

能看到可以創建了。

重新執行【步驟引導】

點擊【數據集的輸入位置】處的【選擇文件夾】圖片標識，選擇步驟一的【obs】與【文件夾】，點擊確定即可。

輸入有了，還得有輸出，輸出需要再創建一個文件夾，別弄亂嘍。我這里的【obs】之前寫成了【bos】明確一下問題啊。

點擊【確定】就行

效果如下：

點擊下一步

終于看到曙光了。

繼續學習不能停。

計算部署步驟

這里第二步，要添加圖片，【左上角有按鈕】

上傳之前【步驟二】下載的圖片

如果批量上傳不行，就挨個上傳吧。

點擊【同步數據源】

想開始訓練的話圖片至少得5個，咱們就多上傳一些啊。

圖片標注

單獨點擊圖片進行標注

多標注幾個，單后點擊回項目中就行。

別返回到【自動學習】，點擊【圖片集合】即可

點【確定】即可保存

先點擊一下【同步數據源】,在勾選全部進行訓練啊。

這里我選的平衡

葉先生說精準率優先

我這直接提交了啊。

訓練

需要等待啊

等待的過程中輸出的目錄能看到有東西了

等待中，好像沒多久就完成了啊。準確率86%呢

部署

勾選【同意】

點擊【提交】

等待【啟動】

可以看到有刷新按鈕啊

等待一會點擊【刷新】看看就好，我大概等待時間3分鐘后給我提示【異常】，但是部署成功了。

最終測試

上傳一張圖片測試一下啊

能用

再測試一張圖片

相似度94%，還是很準確的。

到這里，全部操作完成呢，恭喜你，非常棒的掌握了使用方法。

由于自己搞替大家踩了坑，總計花費測試金額【2.01】元，實際只需【1.01】元就學會了創建AI圖像分析，超級劃算的。

AI Gallery社區

在菜單中可以看到【AI Gallery】

在社區的博客中你可以找到很多幫助。

博客學習

我在開始測試前觀看過【AI浩】大佬的文章，很有幫助的，可以點過去學習一下。

希望能給大家提供一定的幫助，祝大家學習快樂。

AI開發平臺ModelArts 機器學習

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