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本文导读

什么是ModelArts

更新时间:2025-01-16 GMT+08:00
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ModelArts是华为云提供的一站式AI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、MindSpore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。

产品形态

ModelArts提供多种产品形态,如下表所示。

表1 ModelArts产品形态介绍

产品形态

产品定位

使用场景

ModelArts Standard

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,包含自动学习、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,实现AI全流程生命周期管理。

面向有AI开发平台诉求的用户。

ModelArts MaaS

提供端到端的大模型生产工具链和昇腾算力资源,并预置了当前主流的第三方开源大模型。支持大模型数据生产、微调、提示词工程、应用编排等功能。

用户无需自建平台,可以基于MaaS平台开箱即用,对预置大模型进行二次开发,用于生产商用。

ModelArts Lite-Server

面向云主机资源型用户,基于裸金属服务器进行封装,可以通过弹性公网IP直接访问操作服务器。

适用于已经自建AI开发平台,仅有算力需求的用户,提供高性价比的AI算力,并预装主流AI开发套件以及自研的加速插件。

ModelArts Lite-Cluster

面向k8s资源型用户,提供k8s原生接口,用户可以直接操作资源池中的节点和k8s集群。

适用于已经自建AI开发平台,仅有算力需求的用户。要求用户具备k8s基础知识和技能。

ModelArts Edge

为客户提供了统一边缘部署和管理能力,支持统一纳管异构边缘设备,提供模型部署、Al应用和节点管理、资源池与负载均衡、应用商用保障等能力,帮助客户快速构建高性价比的边云协同AI解决方案。

适用于边缘部署场景。

AI Gallery

AI Gallery百模千态社区,为用户提供优质的昇腾云AI模型开发体验和丰富的社区资源。

适用于AI开发探索。

产品架构

ModelArts产品架构请参考图1

图1 ModelArts产品架构
  • 算力层提供全系列昇腾硬件,万卡级大规模集群管理能力,提供资源负载调度管理能力,兼容业界主流AI开发调试、训练推理框架。
  • AI平台层提供端到端的AI开发工具链,支持开发者一站式完成模型开发和上线,并提供高效的资源管理能力,支持自动化故障恢复,提升AI模型开发、训练、上线全流程效率。
  • AI开发工具链层提供端到端的大模型开发工具链,支持主流优质开源大模型“开箱即用”,提供大模型开发套件,提升大模型开发效率并缩短开发周期。

访问方式

ModelArts基于不同的产品形态提供了多种访问方式。

  • 管理控制台方式

    ModelArts Standard支持通过管理控制台访问,包含自动学习、数据管理、开发环境、模型训练、模型管理、部署上线等功能,您可以在管理控制台端到端完成您的AI开发。

    ModelArts MAAS可以通过管理控制台访问,包括大模型数据生产、微调、提示词工程、应用编排等功能。

  • SDK方式

    如果您需要将ModelArts Standard功能集成到第三方系统,用于二次开发,可选择调用SDK方式完成目的。ModelArts的SDK是对ModelArts Standard提供的REST API进行的Python封装,简化用户的开发工作。具体操作和SDK详细描述,请参见《SDK参考》。

    除此之外,在ModelArts Standard的Notebook中编写代码时,也可直接调用ModelArts SDK。

  • API方式

    如果您需要将ModelArts Standard集成到第三方系统,用于二次开发,请使用API方式访问ModelArts,具体操作和API详细描述,请参见《API参考》。

  • 云原生方式

    如果您使用的是ModelArts Lite Server形态,您可以通过弹性公网IP直接访问云主机,详情请参见《ModelArts Lite Server用户指南》。

    如果您使用的是ModelArts Lite Cluster形态,您可以通过k8s原生接口操作集群,详情请参见《ModelArts Lite Cluster用户指南》。

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