ModelArts Standard是面向AI开发者的一站式开发平台，提供了简洁易用的管理控制台，包含数据管理、开发环境、模型训练、模型管理、部署上线等端到端的AI开发工具链。
- 准备工作
配置ModelArts委托授权
创建OBS桶用于ModelArts存储数据
- 准备资源（可选）
ModelArts Standard资源池提供了在使用ModelArts进行AI开发所需的计算资源。
- 公共资源池：公共资源池提供公共的大规模计算集群，根据用户作业参数分配使用，资源按作业隔离。 用户下发训练作业、部署模型、使用开发环境实例等，均可以使用ModelArts提供的公共资源池完成，按照使用量计费，方便快捷。
- 专属资源池：专属资源池不与其他用户共享，资源更可控。在使用专属资源池之前，您需要先创建一个专属资源池，然后在AI开发过程中选择此专属资源池。
- 准备数据
ModelArts Standard提供了数据管理功能，用户可以在ModelArts Standard中创建数据集，用于管理、预处理、标注数据。
数据准备与处理
- 开发调试
ModelArts集成了基于开源的JupyterLab Notebook，可为您提供在线的交互式开发调试工具。您无需关注安装配置，在ModelArts管理控制台直接使用Notebook，编写和调测模型训练代码，然后基于该代码进行模型的训练。用户也可以通过本地IDE（例如PyCharm/VSCode）远程连接到云上，调试和运行代码。
Notebook
- 训练模型
ModelArts提供了模型训练的功能，方便您查看训练情况并不断调整您的模型参数。您还可以基于不同的数据，选择不同规格的资源池用于模型训练。
训练模型
- 管理模型
针对您生成的模型，建议您按照ModelArts提供的模型包规范，编写推理代码和配置文件，并将训练完成的模型导入至ModelArts创建为模型，方便将模型部署上线。
获取模型：不同渠道的模型，可以导入ModelArts创建为AI模型行统一管理。
- 部署模型
通常模型部署和规模化落地非常复杂。ModelArts支持将训练好的模型创建为模型并部署到端、边、云的各种设备上和各种场景上，并且还为个人开发者、企业和设备生产厂商提供了一整套安全可靠的一站式部署方式。
部署上线
