1.4.4 使用ModelArts平台的基本方法
华为云的登录页面，如图1-22所示。使用ModelArts平台前，需要先注册一个华为云账号。
图1-22 华为云的登录页面
单击“注册”超链接，打开“注册华为云账号”的页面，根据提示完成注册。拥有华为账号后，登录华为云平台，打开华为云个人主页，如图1-23所示。在页面顶部的搜索框中，输入mo，然后在提示下拉菜单中选择“AI开发平台ModelArts”，打开ModelArts主页，如图1-24所示。
图1-23 华为云个人主页
图1-24 ModelArts主页
ModelArts主页中有一个适合新手入门的样例“找云宝”。云宝是华为云的吉祥物，这个样例的目标是：向训练好的智能体传入一张图片，智能体可以判断图中是否有云宝，若有会将识别出的云宝框起来。
完成“找云宝”样例需要经过以下6个步骤。
① 准备数据。
② 创建物体检测项目。
③ 数据标注。
④ 自动训练，生成模型。
⑤ 将模型部署上线为在线服务。
⑥ 测试服务。
1．准备数据
在“准备数据”步骤中，需要完成以下工作。
① 创建OBS（对象存储服务）桶和文件夹，用于存储训练数据集。
② 下载数据集，并解压缩。
③ 将下载的数据集中的训练图片上传至OBS桶。
（1）创建OBS桶和文件夹
在控制台搜索OBS，打开OBS管理页面，具体如图1-25所示。
图1-25 OBS管理页面
单击“创建桶”按钮，打开创建桶页面，如图1-26所示。假定创建一个名为modelartsfind-yunbao的桶，注意选择ModelArts所在的区域，例如“华北−北京四”。这样ModelArts就可以访问桶find_yunbao存储数据了。单击页面右下方的“立即创建”按钮，完成创建桶。
图1-26 创建桶页面
在桶列表页单击新建的modelarts-find-yunbao，打开基本信息页。然后在基本信息页左侧导航菜单中单击“对象”菜单项，打开桶对象管理页面。在桶中新建一个文件夹find_yunbao。打开该文件夹，然后在其中新建一个train文件夹。创建OBS桶和文件夹的操作方法如果发生变化，请查阅华为云的在线文档。
操作完成后返回ModelArts主页，在“准备工作”框内单击“我已准备完成”按钮，如图1-27所示。然后“我已准备完成”按钮变成绿色的“已完成”按钮，同时点亮“获取数据”框内的“我已准备完成”按钮。
图1-27 在“准备工作”框内单击“我已准备完成”按钮
（2）下载数据集，并解压缩
在“获取数据”框内单击“数据集下载链接”超链接，下载得到 Yunbao-DataCustom.zip，在本地将其解压，得到以下2个文件夹。
① train文件夹：存储用于模型训练的数据。
② eval文件夹：存储用于模型预测的数据。
（3）将下载的数据集中的训练图片上传至OBS桶
再次打开OBS管理页面，进入前面创建的OBS桶modelarts-find-yunbao的train文件夹，然后单击“上传对象”按钮，选择并上传解压缩得到的train文件夹中的所有图片。
2．创建物体检测项目
打开ModelArts主页，在左侧导航中选择“自动学习”，打开“自动学习”页面，如图1-28所示。
图1-28 “自动学习”页面
如果之前没有做过授权操作，则页面中会提示“由于ModelArts的数据存储、模型导入以及部署上线等功能依赖OBS、SWR、IEF等服务，需要获取依赖服务的授权后，才能正常使用ModelArts的相关功能。请单击此处获取依赖服务的授权”。单击其中的“此处”超链接，根据提示完成授权（新建授权委托）操作。
然后返回“自动学习”页面。此时5项任务下面的“创建项目”按钮都已经被激活。单击“物体检测”下面的“创建项目”按钮，打开“创建物体检测项目”页面，参照图 1-29所示填写项目信息。数据集输入位置选择前面创建的train文件夹，数据集输出位置可以在此处创建一个output文件夹。配置完成后，单击页面下方的“创建项目”按钮。
图1-29 创建物体检测项目页面
3．数据标注
创建物体检测项目后，在“自动学习”页面中会看到创建的项目。单击项目名打开项目运行记录页面，如图1-30所示；选中“数据标注”节点，单击“实例详情”按钮打开“实例详情”页面，如图1-31所示；在“添加数据”下拉框中选择“添加数据”，打开“导入”弹出层。
图1-30 项目运行记录页面
图1-31 “实例详情”页面
在“导入”弹出层中，选择OBS中的find_yunbao目录，然后单击“确定”按钮，如图1-32所示。
图1-32 “导入”弹出层
导入数据后，在实例详情页面中单击“同步新数据”按钮，可以将前面上传到train文件夹的图片同步到项目中。图片按“已标注”和“未标注”分类展示。单击“未标注”选项卡，可以看到60张包含云宝的图片，如图1-33所示。
图1-33 查看项目中的未标注图片
单击一张图片，可以对图片进行标注。选中图片上方的
图标，然后将鼠标移至图中，鼠标指针位置会出现横线和竖线。单击鼠标左键开始画框，再单击鼠标左键结束画框，单击鼠标右键取消画框。将图中的云宝用方框标注，并输入标注名，单击“确定”按钮后，做好的标注会出现在右侧的栏目中，再单击“保存”按钮，保存标注，如图1-34所示。依次对60张图片做标注。
图1-34 标注图片中的云宝
4．自动训练，生成模型
所有图片都标注完成后，返回图1-30所示的项目运行记录页面。选中“数据标注”节点，单击“继续运行”按钮，开始自动训练。训练会持续一段时间，请耐心等待。在这个过程中可以选中后面的节点，了解训练进度。完成的节点会变成绿色。
5．将模型部署上线为在线服务
训练完成后，选中“服务部署”节点，然后单击“继续运行”按钮，如图1-35所示。
图1-35 选中“服务部署”节点，然后单击“继续运行”按钮
确认后开始将模型部署上线为在线服务。
6．测试服务
服务部署成功后，在 ModelArts 页面的左侧导航栏中依次选择“部署上线”—“在线服务”菜单项，打开“在线服务”页面，可以看到部署好的服务，如图1-36所示。
图1-36 “在线服务”页面
单击在线服务记录后面的“预测”按钮，打开测试服务页面。在测试服务页面中，单击“上传”按钮，选择一张包含云宝的图片上传。然后单击“预测”按钮，智能体会对图片中的云宝进行识别并标识，结果如图1-37所示。
图1-37 测试服务页面
本实例虽然并没有涉及算法问题，但是通过图形界面直观地演示了深度学习模型训练的整个过程，既体现了华为云ModelArts平台的强大功能，也为读者阅读本书后面的内容奠定了基础。
本书将在后文介绍使用ModelArts平台实现基于MindSpore的训练和推理的方法。