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ModelArts样例列表

ModelArts样例列表

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更新时间:2021/05/07 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(基础教程)

表1 自动学习样例列表

样例

对应功能

场景

说明

找云宝

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

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。

数据管理样例(基础教程)

样例

对应功能

场景

说明

数据管理(物体检测类型)

创建数据集、发布数据集、自动分组、智能标注、数据处理、特征分析

数据管理

基于样例数据集,使用ModelArts数据管理功能,对数据集进行标注和数据处理。通过此样例教程,可快速了解数据管理的基础功能,以及智能标注、自动分组、数据处理和特征分析等高阶功能。

视频数据集使用教程

创建数据集、数据标注、发布数据集

视频数据标注

本教程提供了关于视频类数据标注的详细操作。

图像分割数据集使用教程

创建数据集、数据标注、发布数据集

图像分割数据标注

本教程提供了关于视频类数据标注的详细操作。

团队标注使用教程

创建数据集、团队标注

团队标注

针对数据量较大的数据集,可通过团队标注,多人协助完成数据标注。本教程提供了端到端的指导,包含团队标注流程、创建团队标注任务、标注成员进入标注平台完成标注操作、以及管理员完成验收等操作。

预置算法样例列表(基础教程)

样例

引擎

对应功能

场景

说明

使用AI Gallery的预置算法训练模型

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。

使用时序预测算法实现访问流量预测

PyTorch

AI Gallery>预置算法

时序预测

本章节介绍使用AI Gallery中预置的时序预测算法实现访问流量预测。

使用强化学习内置环境

TensorFlow

AI Gallery>预置算法

强化学习

介绍使用AI Gallery中预置的强化学习算法训练内置环境Breakout示例。

花卉识别

TensorFlow

训练管理>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。

Notebook样例列表(基础教程)

样例

引擎

对应功能

场景

说明

使用Notebook实现手写数字识别

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。

使用Pytorch实现物体检测(Faster R-CNN)

PyTorch

  • 自行编写训练脚本

物体检测

介绍一种two-stage算法(Faster R-CNN),将目标区域检测和类别识别分为两个任务进行物体检测。本示例采用PyTorch引擎进行模型构建。

常用框架样例列表(AI全流程基础教程)

表2 AI全流程样例列表

样例

引擎

对应功能

场景

说明

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。

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。

Ascend应用样例列表(基础教程)

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3 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(训练管理)、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。

使用预置算法实现图像分类(Ascend310推理)

TensorFlow

预置算法(AI Gallery)、Ascend 310推理

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

预置算法(AI Gallery)、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。

PyCharm ToolKit样例列表(高阶教程)

表4 PyCharm ToolKit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。

ModelArts+HiLens样例(基础教程)

表5 ModelArts和HiLens样例列表

样例

引擎

对应功能

场景

说明

手势判断技能开发

TensorFlow

AI Gallery>预置算法、HiLens

图像识别

提供了一个手势识别技能的样例,介绍从模型训练到查看技能效果,新建一个全新技能的全流程,帮助您快速熟悉ModelArts和Huawei HiLens技能开发的使用过程。

配置ModelArts使用权限(基础教程)

样例

对应功能

场景

说明

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。

高级功能应用样例(高阶教程)

表6 强化学习自定义环境使用样例

样例

引擎

对应功能

场景

说明

使用强化学习预置算法应用于自定义环境

TensorFlow

AI Gallery>预置算法

强化学习

使用AI Gallery强化学习算法训练自定义环境“模拟期货交易”示例。

表7 MoXing使用样例

样例

引擎

对应功能

场景

说明

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。

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