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ModelArts样例列表

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更新时间: 2020/04/16 GMT+08:00

在最佳实践文档中,提供了针对多种场景、多种AI引擎的ModelArts样例,方便您通过如下样例快速了解使用ModelArts完成AI开发的流程和操作。

自动学习样例列表

表1 自动学习样例列表

样例

引擎

对应功能

场景

说明

找云宝

不涉及

自动学习

物体检测

基于云宝数据集,使用ModelArts自动学习的物体检测算法,识别图片中的云宝。

银行存款预测

不涉及

自动学习

预测分析

根据客户特征(年龄、工作类型、婚姻状况、文化程度、是否有房贷和是否有个人贷款),预测客户是否愿意办理定期存款业务。

AI全流程样例列表

表2 AI全流程样例列表

样例

引擎

对应功能

场景

说明

花卉识别

TensorFlow

预置算法

图像分类

使用预置的“ResNet_v1_50”算法对花卉数据进行训练,实现识别花卉种类的应用。

冰山识别

MoXing

Notebook

图像分类

在ModelArts上使用MoXing框架,利用算法识别出图像中是冰山(iceberg)还是船(ship)。

手写数字识别

MoXing

  • 自行编写训练脚本
  • AI全流程开发

图像识别

基于MoXing框架开发训练脚本,通过AI全流程开发实现手写数字识别的应用。

手写数字识别

MoXing

Notebook

图像识别

在Notebook中,使用MoXing框架训练模型并预测,实现手写数字识别的应用。

手写数字识别

MXNet

  • 自行编写训练脚本
  • AI全流程开发

图像识别

基于MXNet引擎,开发训练脚本,并通过AI全流程开发实现手写数字识别的应用。

手写数字识别

TensorFlow

  • 自行编写训练脚本
  • AI全流程开发

图像识别

基于TensorFlow引擎,开发训练脚本,并通过AI全流程开发实现手写数字识别的应用。

手写数字识别

Caffe

  • 自行编写训练脚本
  • AI全流程开发

图像识别

基于Caffe引擎,开发训练脚本,并通过AI全流程开发实现手写数字识别的应用。

精准推荐

Spark MLlib

  • 自行编写训练脚本
  • AI全流程开发

预测推荐

基于Spark MLlib引擎,提供精准营销的方向和辅助决策,提升消费品转化率和商家利润,改善消费者的消费体验。

Caltech图像识别

MXNet

  • 自行编写训练脚本
  • AI全流程开发

图像识别

基于MXNet引擎,对Caltech数据集进行训练,实现Caltech图像识别应用。

车辆满意度测评

Spark MLlib

  • 自行编写训练脚本
  • AI全流程开发

KNN分类

使用KNN分类算法进行车辆满意度测评,选用经典的Car Evaluation数据集,通过对六个特征值进行测评,得到用户对车辆的满意程度。

鸢尾花卉分类预测

Spark MLlib

  • 自行编写训练脚本
  • AI全流程开发

分类预测

通过花萼长度,花萼宽度,花瓣长度,花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于(Setosa,Versicolour,Virginica)三个种类中的哪一类。

云端算法

表3 云端算法使用样例列表

样例

引擎

对应功能

场景

说明

使用云端算法训练模型

TensorFlow

算法管理、AI市场、使用CPU部署

图像分类

此样例介绍如何从AI市场,订阅一个云端算法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。

Ascend应用样例列表

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提供的云端算法或预置算法,支撑您的业务应用。

表4 Ascend样例列表

样例

引擎

对应功能

场景

说明

使用预置算法实现物体检测(Ascend310)

TensorFlow

预置算法、Ascend 310推理

物体检测

使用预置算法训练模型,然后将所得模型使用Ascend 310部署为在线服务。

使用云端算法实现图像分类(Ascend310推理)

TensorFlow

云端算法、Ascend 310推理

图像分类

此样例介绍如何从AI市场,订阅一个云端算法resnet_v1_50,同时使用算法训练得到模型,最终将模型使用Ascend 310部署为在线服务的端到端指导。

Ascend910训练和Ascend310推理的样例

MindSpore

云端算法、Ascend 910训练、Ascend 310推理

图像分类

针对ModelArts官方提供的ResNet50算法(MindSpore引擎),可使用Ascend 910训练,同时使用Ascend 310推理。以云的方式提供充裕且经济的AI算力,支撑更多科研探索及行业AI应用。

ModelArts SDK样例列表

表5 ModelArts SDK样例列表

样例

引擎

对应功能

场景

说明

PyCharm本地训练和部署

MXNet

PyCharm ToolKit工具

图像识别

针对使用MXNet引擎开发的手写数字识别模型,您可以使用ModelArts提供的PyCharm ToolKit工具,在本地快速完成模型的训练和部署。

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