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更新时间:2021/09/22 GMT+08:00
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什么是ModelArts

ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台,提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

“一站式”是指AI开发的各个环节,包括数据处理、算法开发、模型训练、模型部署都可以在ModelArts上完成。从技术上看,ModelArts底层支持各种异构计算资源,开发者可以根据需要灵活选择使用,而不需要关心底层的技术。同时,ModelArts支持Tensorflow、PyTorch、MXNet等主流开源的AI开发框架,也支持开发者使用自研的算法框架,匹配您的使用习惯。

ModelArts的理念就是让AI开发变得更简单、更方便。

面向不同经验的AI开发者,提供便捷易用的使用流程。例如,面向业务开发者,不需关注模型或编码,可使用自动学习流程快速构建AI应用;面向AI初学者,不需关注模型开发,使用预置算法构建AI应用;面向AI工程师,提供多种开发环境,多种操作流程和模式,方便开发者编码扩展,快速构建模型及应用。

产品架构

ModelArts是一个一站式的开发平台,能够支撑开发者从数据到AI应用的全流程开发过程。包含数据处理、模型训练、模型管理、模型部署等操作,并且提供AI Gallery功能,能够在市场内与其他开发者分享模型。

ModelArts支持应用到图像分类、物体检测、视频分析、语音识别、产品推荐、异常检测等多种AI应用场景。

图1 ModelArts架构

产品优势

  • 一站式

    开“箱”即用,涵盖AI开发全流程,包含数据处理、模型开发、训练、管理、部署功能,可灵活使用其中一个或多个功能。

  • 易上手
    • 提供多种预置模型,开源模型想用就用。
    • 模型超参自动优化,简单快速。
    • 零代码开发,简单操作训练出自己的模型。
    • 支持模型一键部署到云、边、端。
  • 高性能
    • 自研MoXing深度学习框架,提升算法开发效率和训练速度。
    • 优化深度模型推理中GPU的利用率,加速云端在线推理。
    • 可生成在Ascend芯片上运行的模型,实现高效端边推理。
  • 灵活
    • 支持多种主流开源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn、MindSpore)。
    • 支持主流GPU和自研Ascend芯片。
    • 支持专属资源独享使用。
    • 支持自定义镜像满足自定义框架及算子需求。

首次使用ModelArts

如果您是首次使用ModelArts的用户,建议您学习并了解如下信息:

  • 基础知识了解

    通过基础知识章节的内容,了解ModelArts相关的基础知识,包含AI开发的基础流程、AI开发的基础概念,以及ModelArts服务的特有概念和功能的详细介绍。

  • 入门使用

    针对不同角色的用户,您可以参考《快速入门》学习并上手使用ModelArts。《快速入门》提供了样例的详细操作指导,您可以基于此操作指导,在ModelArts服务中,构建一个模型或服务。

  • 获取并尝试更多样例

    ModelArts支持多种开源引擎,基于各类引擎和功能,提供了丰富的样例指导,您可以参考《最佳实践》的样例指导,完成相关的模型构建和部署。

  • 使用更多的功能,并查看其相关操作指导
    • 如果您是一个业务开发者,可以使用自动学习功能(无需编码,无需专业的AI基础能力),快速构建模型。详细操作指导可参考《自动学习用户指南》。
    • 如果您是一个AI初学者,可以使用一些常见的AI算法快速构建模型,无需编码开发模型。ModelArts基于常用的AI引擎内置了算法,您可以使用此预置算法快速构建模型。详细操作指导可参考《AI工程师用户指南》。
    • 如果您是一个AI工程师,可以使用AI全流程开发,包含数据管理、模型开发、训练、管理和部署等功能,您使用一个或多个功能应用到您的AI开发中。详细操作指导可参考《AI工程师用户指南》。
    • 如果您是一个开发者,想要直接调用ModelArts的API或SDK完成AI开发,您可以参考《API参考》或《SDK参考》获取详情。
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