对接华为云ModelArts

背景信息

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AI智能模型，管理全周期AI工作流。更多ModelArts的介绍，请参见ModelArts官方网站。

在AstroZero中，通过配置ModelArts连接器，可实现AstroZero与华为ModelArts对接，用于图像识别、文字识别等AI（人工智能）场景。

场景描述

对花卉类图片进行识别，识别出具体花卉品种。

前提条件

• 已获取AK（Access Key ID）、SK（Secret Access Key），即访问密钥对，具体操作请参见获取AK/SK。
• 本场景是对花卉类图片进行识别，请提前在ModelArts上创建并部署上线用于花卉识别的模型，具体操作请参见使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别。

创建ModelArts连接器

1. 参考创建连接器入口中操作，进入创建连接器页面。
2. 在左侧列表中，选择“AI > ModelArts”，单击“+”。
   图1 创建ModelArts连接器
   

3. 设置ModelArts对接参数，单击“保存”。
   图2 创建ModelArts
   
   • 名称：连接器的名称。
   • 访问密钥ID：与私有访问密钥关联的唯一标识符，访问密钥ID和私有访问密钥一起使用，对请求进行加密签名。配置为前提条件中“AK”的值。
   • 访问密钥：私有访问密钥，与访问密钥ID结合使用的密钥，对请求进行加密签名，可标识发送方，并防止请求被修改。配置为前提条件中“SK”的值。
   • 区域：选择对接ModelArts的服务区域。
   • 项目ID：ModelArts服务区域，对应的项目ID。
   • 描述：连接器的描述信息。
   • 打包当前配置：默认为选中，对信息敏感的场景，建议不勾选。

     选中该选项后，应用打包时会将当前配置的连接器信息（包括访问密钥和密钥）一并打出。例如，如果应用包发布到运行环境，当前配置默认会被同步到运行环境中。

4. 测试是否可识别花卉图片。
   1. 在连接器详情页面，单击“测试”。
   2. 配置测试参数，单击“测试”。
      图3 配置测试参数
      
      • 选择类型：识别的主体可以是图片或者文本信息。本示例选择“图片文件”，并上传待识别的图片。
        • 图片URL：识别的主体是图片时，可选择“图片URL”并设置图片的URL。
        • 图片文件：识别的主体为图片时，可选择“图片文件”，直接拖入图片文件。
        • 文本信息：识别的主体为文本时，配置为“文本信息”，并填写具体的文本。
      • 模型Apig-Code：用于AstroZero调用ModelArts中，已上线的服务。
        1. 已执行前提条件中操作，即已部署上线用于花卉识别的模型。
        2. 在ModelArts管理控制台左侧菜单栏中，选择“部署上线 > 在线服务”，进入在线服务管理页面。
        3. 单击目标服务名称，进入服务详情页面。
        4. 选择“调用指南”页签，查看“API接口地址”。
           如图4所示，该参数值为“API接口地址”中的一串字符串。

           图4 查看“API接口地址”
           
      • 模型Id：ModelArts管理控制台中，已上线服务的服务ID。
        1. 已执行前提条件中操作，即已部署上线用于花卉识别的模型。
        2. 在ModelArts管理控制台左侧菜单栏中，选择“部署上线 > 在线服务”，进入在线服务管理页面。
        3. 单击目标服务名称，进入服务详情页面。
        4. 查看服务ID值。

      弹出“成功”提示框，说明成功识别花卉图片，测试成功。

      图5 测试成功
      

在脚本中调用连接器

在脚本中，调用连接器，实现调用ModelArts的接口。

1. 参考开发一个简单脚本实例中操作，创建一个空白脚本。
   图6 新建空白脚本
   

2. 在脚本编辑器中，输入如下代码。

   import * as modelarts from 'modelarts';
   
   export class Input {
       @action.param({ type: "String", required: false, description: "the image url" })
       url: string;
   
       @action.param({ type: "String", required: false, description: "the base64 coded image" })
       image: string;
   
       @action.param({ type: "String", required: false, description: "" })
       apigCode: string
   
       @action.param({ type: "String", required: false, description: "" })
       modelId: string
   }
   
   export class Output {
       @action.param({ type: "string" })
       result: string;
   }
   
   
   export class testModelarts {
   
       @action.method({ input: "Input", output: "Output", description: "modelartspro test case" })
       run(input: Input): void {
           // 填写实例化的modelartspro连接器名称
           let client = modelarts.newClient("testArts")
           let result = null
           result = client.modelArtsWithURL(input.url, input.apigCode, input.modelId);
           console.log(result)
           return result
       }
   }
   

   其中，代码modelarts.newClient("testArts")中“testArts”为连接器的名称。如果连接器名称中带有命名空间前缀，代码中也需要携带。

3. 单击脚本编辑器页面上方的，保存脚本。
4. 保存成功后，单击，运行脚本。
5. 在页面底部“输入参数”中，设置输入请求参数，单击测试窗口右上角的。

   {
       "url": "https://XXXXXXXXX/testmodelarts.jpg",
       "apigCode": "bec274062225485b95fbcd4d6e8f128a",
       "modelId": "5ecac550-eefe-4437-9767-57eca07fa91f"
   }

   其中，“url”请设置为图片的URL。

6. 在输出参数页签，可查看到识别的结果。

   {
       "predicted_label": "roses",
       "scores": [
           [
               "roses",
               "0.947"
           ],
           [
               "daisy",
               "0.050"
           ],
           [
               "tulips",
               "0.002"
           ],
           [
               "dandelion",
               "0.000"
           ],
           [
               "sunflowers",
               "0.000"
           ]
       ]
   }

7. 单击脚本编辑器页面上方的，启用脚本。

在服务编排中调用连接器

在服务编排中，调用连接器，实现与ModelArts的对接。