官方案例列表
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 |
|---|---|---|---|
IAM权限配置、全局配置 |
为子用户配置权限 |
当一个华为云账号下需创建多个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）
开发工具样例列表（高阶教程）
样例 |
镜像 |
对应功能 |
场景 |
说明 |
|---|---|---|---|---|
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。 |
|
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。 |
样例 |
镜像 |
对应功能 |
场景 |
说明 |
|---|---|---|---|---|
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。 |
模型训练-预置算法样例列表（基础教程）
样例 |
镜像 |
对应功能 |
场景 |
说明 |
|---|---|---|---|---|
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。 |
模型训练-自定义算法样例列表（高阶教程）
样例 |
镜像 |
对应功能 |
场景 |
说明 |
|---|---|---|---|---|
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。 |
|
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。 |
|
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。 |
|
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。 |
|
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。 |
|
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。 |
|
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NPU。 |
推理部署（基础教程）
样例 |
镜像 |
对应功能 |
场景 |
说明 |
|---|---|---|---|---|
- |
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）
样例 |
镜像 |
对应功能 |
场景 |
说明 |
|---|---|---|---|---|
- |
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。 |
