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文档首页> AI开发平台ModelArts> 最佳实践> Ascend应用教程> 使用订阅算法实现图像分类(Ascend310推理)
更新时间:2021-11-17 GMT+08:00
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使用订阅算法实现图像分类(Ascend310推理)

本案例以“ResNet_v1_50”为例,指导用户如何从AI Gallery订阅算法,然后使用订阅算法创建训练模型,将所得的模型部署为在线服务(使用Ascend 310推理)。针对支持使用Ascend 310芯片推理的其他算法,操作步骤类似,均可参考本案例操作。

针对支持Ascend 310推理的算法,如ResNet_v1_101MobileNet_v1等,可参考此章节的操作进行训练和推理操作。详细的参数填写,可根据每个算法的不同参数进行调整。

  1. 步骤1:创建训练数据集
  2. 步骤2:订阅算法
  3. 步骤3:使用订阅算法创建训练作业
  4. 步骤4:模型转换
  5. 步骤5:导入模型
  6. 步骤6:部署为在线服务(Ascend 310)
  7. 步骤7:清除资源

步骤1:创建训练数据集

  1. 单击样例数据集链接,跳转至“AI Gallery > 数据 > 四类花卉图像分类小数据集”页面。
  2. 单击“下载”跳转至下载页面详情页。

  3. 在下载详情页,填写参数如图1所示。
    • 下载方式:选择“ModelArts数据集”
    • 目标区域:选择“华北-北京四”
    • 目标位置:请选择一个空的OBS目录,本示例为“/test-modelartsz/dataset-flower/”
    • 名称:填入该数据集的名称,本示例为“dataset-flower-demo”
      图1 下载至数据集

      此处从AIGallery下载并使用数据集是限时免费的,但数据集存储在OBS,从OBS中读取数据需要根据OBS的计费原则收费。

  4. 确认无误后,单击确定。页面自动跳转到“个人中心>我的数据>我的下载”页面,请耐心等待10分钟左右。
  5. 下载完成后,您可以单击目标数据集“dataset-flower-demo”跳转至数据集。
    图2 目标数据集
  6. 在数据集详情页,单击右上角“发布”
    图3 发布数据集
  7. 在弹出的对话框中,填写版本名称,可使用默认值。打开“数据切分”按钮,“训练验证比例”建议设置为“0.8”。然后单击“确定”完成发布。
    验证集不参与训练。针对此示例,推荐使用0.8比例进行切分。
    图4 发布数据集版本
  8. 在数据集列表页面,等待数据集发布完成。发布过程中的数据集,其名称前面有个运行标记。当数据集发布结束后,其操作列的发布按钮将呈现为蓝色可点击状态。

    请耐心等待,必须等数据集发布成功后,才可以执行下一步训练模型的操作。

步骤2:订阅算法

ModelArts官方提供了一个“ResNet_v1_50”,算法用途为图像分类,且此算法训练所得的模型,可快速部署在Ascend 310芯片上。目前“ResNet_v1_50”算法发布在AI Gallery中。您可以前往AI Gallery,订阅此模型,然后同步至ModelArts中。

  1. 单击图像分类-ResNet_v1_50,进入算法详情页。
    由于AI Gallery发布了多个“ResNet_v1_50”,本示例选择支持GPU训练+Ascend310推理的算法。同时支持Ascend 910和Ascend 310的算法,请参考Ascend910训练和Ascend310推理的样例样例。
    图5 选择仅用于Ascend 310推理的算法
  2. 单击右侧的“订阅”,根据界面提示完成算法订阅。

    此算法由ModelArts官方提供,目前免费开放。订阅算法完成后,页面的“订阅”按钮显示为“已订阅”

  1. 单击详情页的“前往控制台”,此时弹出“选择云服务区域”对话框,选择ModelArts对应的区域,然后再单击“确定”

    页面将自动跳转至ModelArts的“算法管理>我的订阅”中同步对应的算法。

    图6 前往控制台
    图7 选择云服务区域
  2. 算法将自动同步至ModelArts管理控制台的算法管理> 我的订阅页面中。
    图8 同步算法

步骤3:使用订阅算法创建训练作业

算法订阅成功后,算法将呈现在“算法管理>我的订阅”中,您可以使用订阅的“ResNet_v1_50”算法创建训练作业,获得模型。

  1. 进入“算法管理>我的订阅”页面,选择订阅的“ResNet_v1_50”算法,单击左侧的小三角展开算法,在版本列表中,单击“创建训练作业”
    图9 创建训练作业
  2. “创建训练作业”页面,参考如下说明填写关键参数。
    • “算法> 我的订阅”:系统默认选择订阅的算法,请勿随意修改。
    • “训练输入”:选择数据集,然后从下拉框中选择步骤1:创建训练数据集中创建好的数据集。数据集一定要选择切分训练集比例的版本,否则将会导致训练失败。
    • “训练输出”:选择一个OBS空目录存储训练输出的模型,本示例为“/test-modelartsz/output-dataset-flower/V002/”
    • “超参”:建议采用默认值。如需进行调优,可参考算法详情页的训练参数说明。
    • “资源类型”:建议选择GPU规格的资源类型,训练效率会更高一些。
      图10 训练作业参数
      图11 资源池设置
  3. 参数填写完成后,单击“提交”,确认规格,单击“确定”,完成训练作业创建。
  4. 进入“训练管理>训练作业(New)”页面,等待训练作业完成。

    训练作业运行需要几分钟时间,请耐心等待。根据经验,选择样例数据集,使用GPU资源运行,预计3分钟左右可完成。

    当训练作业的状态变更为“已完成”时,表示已运行结束。

    图12 查看训练作业状态

    您可以单击训练作业名称,进入详情页面,了解训练作业的“配置信息”、“日志”、“资源占用情况”和“评估结果”等信息。

    您也可以在配置的“训练输出位置”对应的OBS目录下获得训练生成的模型。

步骤4:模型转换

使用预置算法训练所得的模型,需通过转换功能,转成适用于Ascend芯片的格式,即“om”格式。

  1. 在ModelArts管理控制台,选择“模型管理 > 压缩/转换”
  2. 在模型转换作业列表页面,单击“创建任务”。在创建转换任务页面中,参考如下说明填写关键参数。
    • “输入框架”:选择“TensorFlow”
    • “转换输入目录”:请选择训练作业输出路径下的“<输出路径>/V00X/frozen_gragh”目录。其中“<输出路径>/V00X”请根据实际参数填写,“/frozen_gragh”为训练作业自动生成的文件夹。本示例为“/test-modelartsz/output-dataset-flower/V002/frozen_graph/”
    • “输出框架”:选择“MindSpore”
    • “转换输出目录”:请选择训练作业输出路径下的“<输出路径>/V00X/om/model”目录。其中“<输出路径>/V00X”请根据实际参数填写,“/om/model”为训练作业自动生成的文件夹。本示例为“/test-modelartsz/output-dataset-flower/V002/om/model”
    • “转换模板”:用于Ascend 310芯片的模型请选择“TF-FrozenGraph-To-Ascend-C32”模板。更多转换模板及其高级参数介绍请参见转换模板
    • “高级选项”:本示例可直接使用参数值如下所示。如果需要修改,请参见转换模板了解参数说明。

      “输入张量形状”“images:1,224,224,3”

      “输入数据格式”“NHWC”

      “转换输出节点”“logits:0”

      “优选数据格式”“5D”

      “生成高精度模型”“0”

      “网络输出类型”“FP32”

      “L2动态优化”“true”

      图13 转换模型
  3. 转换模型的参数填写完成后,单击“立即创建”,页面自动跳转至“压缩/转换”列表。

    当模型转换的“任务状态”变为“成功”时,表示模型已被转换成“om”格式。转换过程预计6分钟左右。

    图14 模型转换成功

步骤5:导入模型

模型转换为om格式后,可采用“从模板中选择元模型”的方式,导入模型。

  1. 在ModelArts管理控制台,选择“模型管理 > 模型”
  2. 在模型列表页面,单击“导入”。进入导入模型页面,参考如下说明填写关键参数。
    • “元模型来源”:选择“从模板中选择”
    • “模型模板”:本示例的模型需部署在Ascend 310芯片上,因此需选择“ARM-Ascend模板”“MindSpore”引擎。然后在“模型目录”中选择步骤4:模型转换步骤中“转换输出目录”下的“model”目录,即“<转换输出目录>/model”。本示例为“/test-modelartsz/output-dataset-flower/V002/om/model/”
    • “输入输出模式”:由于“ResNet_v1_50”算法的模型为“图像分类”类型的,因此此处需选择预置图像处理模式
    • “部署类型”:默认勾选“在线服务”,保持默认选项即可。
      图15 从模板中选择模型
  3. 模型导入参数填写完成后,单击立即创建。页面自动跳转至模型列表页面,等待模型导入结果。

    当模型的状态变为“正常”时,表示模型导入成功。预计3分钟左右。

    图16 模型导入成功

步骤6:部署为在线服务(Ascend 310)

模型导入成功后,可将此模型部署为在线服务,在部署时可使用Ascend 310芯片资源。

  1. “模型管理>模型>我的模型”列表中,单击模型名称进入模型详情页,单击右上角的“部署 > 在线服务”,进入部署页面。
    图17 部署模型

    或者在“部署上线>在线服务”页面单击“创建”,进入部署页面。

  2. “部署”页面,参考如下说明填写关键参数。

    “资源池”:选择“公共资源池”

    “选择模型及配置”“模型”“版本”会自动选择前面导入的模型。

    “计算节点规格”:选择您创建的Ascend 310芯片资源,目前支持“Ascend: 1*Ascend-D310(8GB) | ARM: 3 核 6GB”资源规格。

    其他参数可使用默认值。

    图18 部署为在线服务
  3. 参数设置完成后,单击“下一步”,根据界面提示,完成在线服务的部署。

    您可以进入“在线服务列表”页面,等待服务部署结束,当服务状态变为运行中时,表示服务部署成功。

    图19 运行中的服务
  4. 在线服务部署完成后,您可以单击服务名称进入服务详情页。单击“预测”页签,上传一个测试图片,进行预测。
    图20 预测图片示例
    图21 预测结果
    也可以在“调用指南”页签,获取API接口地址,通过postman或使用curl命令发送请求,访问在线服务
    图22 调用指南

步骤7:清除资源

如果不再需要使用此模型及在线服务,建议清除相关资源,避免产生不必要的费用。
  • “在线服务”页面,“停止”“删除”刚创建的在线服务。
  • “模型管理”页面,“删除”刚导入的模型。
  • “训练作业New”页面,“删除”运行结束的训练作业。
  • 进入OBS,删除本示例使用的OBS桶及文件夹,以及文件夹中的文件。

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