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文档首页> AI开发平台ModelArts> 最佳实践> Ascend应用教程> 使用预置算法实现物体检测(即将下线)
更新时间:2021/09/18 GMT+08:00
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使用预置算法实现物体检测(即将下线)

ModelArts默认提供了一个预置算法“yolov3_resnet18”,通过简单调参配置后,训练所得模型,可快速部署至Ascend 310,提供高性能推理能力。

  1. 数据准备
  2. 使用预置算法创建训练作业
  3. 模型转换
  4. 导入模型
  5. 部署为在线服务(Ascend 310)

数据准备

  1. 单击样例数据集链接,跳转至“AI Gallery>数据>口罩识别”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“北京四”
    • 目标位置:请选择一个空的OBS目录,本示例为“/test-modelartsz/dataset-mask/”
    • 名称:填入该数据集的名称,本示例为“dataset-mask”
      图1 下载至数据集
  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-mask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。

    本示例可不设置“训练验证比例”参数,不打开数据切分按钮。然后单击“确定”完成发布。

    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。

使用预置算法创建训练作业

ModelArts提供了“yolov3_resnet18”预置算法,使用此算法训练的模型,可部署至Ascend 310芯片中。首先,需使用此算法创建训练作业,获得相应的模型。

  1. 在ModelArts管理控制台,选择“训练管理>训练作业”
  2. 在训练作业列表页面,单击“创建”。在创建训练作业页面中,几个关键参数的设置如下所示。

    “算法来源”:选择“预置算法”,然后预置算法列表中选择“yolov3_resnet18”

    “数据来源”:选择“数据集”,然后在下拉框中选择数据准备中创建的数据集及其对应的版本。

    “训练输出位置”:请选择一个OBS空目录,用于存储训练输出的模型。

    “运行参数”:可以直接使用默认值运行此示例。如果想了解更多参数详情,请参见运行参数说明

    “资源池”:建议选择GPU规格的资源池创建训练作业。

    图5 使用预置算法创建训练作业
  3. 参数填写完成后,单击“下一步”,按界面提示完成训练作业创建。
  4. 等待训练作业完成。

    训练作业运行需要一段时间,根据您设置的max_epochs以及数据集的大小不同而不同,max_epochs设置的值越大,数据集越大,作业运行时间则越长。

    根据使用经验,针对此样例数据集,当max_epochs设置为400时,选用GPU规格,其运行时长在4.5小时左右。

    当训练作业的状态变更为“运行成功”时,表示已运行结束。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。

    图6 训练作业运行成功

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,几个关键参数的设置如下所示。
    • “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。
    • “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。
    • “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。

      “images”代表模型输入节点,“1”表示batch size,“3”表示channels数量,其中,“images”“1”“3”都是固定的,不支持修改,“352”“640”根据训练作业中的“input_shape”参数进行设置。“images:1,352,640,3”中间用英文逗号隔开,不能包含空格。其他“高级选项”参数使用默认值即可。

      图7 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。

    图8 模型转换成功

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”。然后在“模型目录”中选择模型转换步骤中“转换输出目录”
    • “输入输出模式”:由于“yolov3_resnet18”预置算法的模型为“物体检测”类型的,因此此处需选择预置物体检测模式
    • “部署类型”:默认勾选“在线服务”“批量服务”“边缘服务”。保持默认选项即可。
      图9 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。

    图10 模型导入成功

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。

本文仅描述了部署为在线服务的操作指导,针对批量服务的部署,其操作步骤类似,不再赘述。详细批量服务的部署指导,可参见ModelArts用户指南

  1. “模型管理>模型>我的模型”列表中,单击操作列的“部署 > 在线服务”
    图11 部署模型
  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。在“计算节点规格”中,选择您创建的Ascend 310芯片资源,目前支持“ARMCPU:3 核 6 GiB Ascend: 1 * Ascend 310”资源规格。其他参数可使用默认值。

    图12 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13 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。
    • 访问服务:了解调用指南,获取API接口地址,可通过postman或使用curl命令发送请求,访问在线服务
    • 预测:单击“预测”页签,上传一个测试图片,进行预测。
    更多操作,可参见ModelArts用户指南
    图14 调用指南
    图15 预测
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