Standard开发环境 将Notebook的Conda环境迁移到SFS磁盘 使用ModelArts PyCharm插件调试训练ResNet50图像分类模型 使用ModelArts VSCode插件调试训练ResNet50图像分类模型

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云容器引擎-成长地图 | 华为云 推荐系统 推荐系统（Recommender System），基于华为大数据和人工智能技术，提供推荐平台和算法服务，并帮助企业构建个性化推荐应用，助力提升网站/APP的点击率、留存率和用户体验。 免费体验 图说E CS 售前咨询 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转RES

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图说ModelArts 图说ModelArts 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转ModelArts 01 了解 了解华为云ModelArts的产品架构、功能和基础知识，有助于您更准确地匹配实际业务，让AI开发变得更简单、更方便。 产品介绍 什么是ModelArts ModelArts功能介绍

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运行第一条Workflow 开发一条Workflow 开发工具 在 AI 开发过程中搭建开发环境、选择AI框架、选择算法、调试代码、安装相应软件或者硬件加速驱动库都不是容易的事情，使得学习 AI 开发上手慢门槛高。为了解决这些问题，ModelArts开发工具Notebook简化了整个开发过程，以降低开发门槛。

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准备图像分类数据 使用ModelArts自动学习构建模型时，您需要将数据上传至 对象存储服务 （OBS）中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域。 数据集要求 保证图片质量：不能有损坏的图片，目前支持的格式包括jpg、jpeg、bmp、png。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。

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创建图像分类项目 ModelArts自动学习，包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏选择“开发空间 > 自动学习”，进入自动学习页面。

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团队标注：对于大批量的数据，用户可以通过创建团队标注作业，进行多人协同标注。 人工标注 对于不同类型的数据，用户可以选择不同的标注类型。当前ModelArts支持如下类型的标注作业： 图片 图像分类：识别一张图片中是否包含某种物体。 物体检测：识别出图片中每个物体的位置及类别。 图像分割：根据图片中的物体划分出不同区域。

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为什么需要云上AI开发 视频介绍 06:30 为什么需要云上AI开发 云上AI开发-调试代码 操作指导 23:43 云上AI开发-Notebook调试代码 云上AI开发-运行训练作业 操作指导 16:08 云上AI开发-运行训练作业 云上AI开发总结 操作指导 02:29 云上AI开发总结

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初识ModelArts 父主题： 图解ModelArts

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四种方法。 Dockerfile示例： FROM python:3.11 USER root RUN useradd -m -d /home/ma-user -s /bin/bash -g 100 -u 1000 ma-user USER ma-user RUN pip install

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创建ModelArts数据清洗任务 前提条件 数据已准备完成：已经创建数据集或者已经将数据上传至OBS。 确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。 创建数据处理任务 登录ModelArts管理控制台，在左侧的导航栏中选择“资产管理>数据处理”，进入“数据处理”页面。 在

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ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别 ModelArts自动学习，提供了AI初学者，零编码、零AI基础情况下，可使用自动学习功能，开发用于图像分类、物体检测、预测分析、文本分类、声音分类等场景的模型。 而ModelArts PRO是一款为企业级AI应用打造

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Standard数据管理 ModelArts Standard数据管理提供了一套高效便捷的管理和标注数据框架。支持图片、文本、语音、视频等多种数据类型，涵盖图像分类、目标检测、音频分割、文本分类等多个标注场景，适用于计算机视觉、 自然语言处理 、音视频分析等AI项目场景。 ModelArts Stan

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评估模型后，就可以部署服务，开发通用图像分类的专属应用，此应用用于识别输入图像的类型，也可以直接调用对应的API和SDK识别。 前提条件 已在“ 工业智能体 控制台>工业AI开发>工业AI开发工作流”选择“通用图像分类工作流”新建应用，并评估模型，详情请见评估模型。 由于部署服务涉及ModelArts功能，需消耗资源，要确保账户未欠费。

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面向熟悉代码编写和调测的AI工程师 ModelArts Standard自动学习 使用Standard自动学习实现垃圾分类 本案例基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产，让零AI基础的开发者使用ModelArts Standard的自动学习功能完成“图像分类”AI模型的训练和部署。

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已获取IAM的EndPoint和ModelArts的EndPoint。 确认服务的部署区域，获取项目名称和ID、获取帐号名和ID和获取用户名和ID。 已准备好用于智能标注的图像分类的数据集，并获取数据集ID，例如“6mHUGe7ETlhayb4qDMN”，数据集的创建和ID获取请参见创建图像分类数据集并进行标注任务。

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“32”，使得训练作业可以快速运行。 图8 修改batch_size AI开发过程中的数据集开发及模型开发是和硬件规格无关的，而且这一部分的开发耗时是最长的，因此可以先在本地PC的CPU环境进行数据集和模型开发调试。 本例中，因为样例代码已经支持在CPU上进行训练，因此用户能够在

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使用ModelArts VSCode插件调试训练ResNet50图像分类模型 应用场景 Notebook等线上开发工具工程化开发体验不如IDE，但是本地开发 服务器 等资源有限，运行和调试环境大多使用团队公共搭建的CPU或GPU服务器，并且是多人共用，这带来一定的环境搭建和维护成本。

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创建ModelArts数据选择任务 前提条件 数据已准备完成：已经创建数据集或者已经将数据上传至OBS。 确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。 创建数据处理任务 登录ModelArts管理控制台，在左侧的导航栏中选择“资产管理>数据处理”，进入“数据处理”页面。 在

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应用示例 创建图像分类数据集并进行标注任务 创建并完成图像分类的智能标注任务 开发环境的应用示例 以PyTorch框架创建训练作业（新版训练） 创建和修改工作空间 管理ModelArts服务的委托授权

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功能咨询 什么是自动学习？ ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别 什么是图像分类和物体检测？ 自动学习和订阅算法有什么区别？ 父主题： Standard自动学习

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