更新时间:2024-12-10 GMT+08:00
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ModelArts Standard使用流程

本章节旨在帮助您了解ModelArts Standard的基本使用方法,帮助您快速上手ModelArts服务。

面向熟悉代码编写和调测,熟悉常见AI引擎的开发者,ModelArts不仅提供了在线代码开发环境,还提供了从数据准备、模型训练、模型管理到模型部署上线的端到端开发流程(即AI全流程开发)。

本文档介绍了如何在ModelArts管理控制台完成AI开发,如果您习惯使用API或者SDK进行开发,建议查看《ModelArts SDK参考》和《ModelArts API参考》获取帮助。

使用AI全流程开发的端到端示例,请参见 《快速入门》 和《最佳实践》。

Standard使用场景介绍

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。
  • Standard的自动学习可以帮助用户零代码构建AI模型。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。具体请参见自动学习简介
  • Standard的Workflow是一套低代码的AI开发流水线工具,覆盖数据标注、数据处理、模型开发、训练、模型评估、部署上线等步骤,提供可视化的工作流运行方式。具体请参见什么是Workflow
  • Standard的开发环境Notebook提供了云上JupyterLab环境和本地IDE插件,方便用户编写训练推理代码,并使用云上资源进行代码调试。具体请参见Notebook使用场景
  • Standard的模型训练功能提供了界面化的训练调试环境和生产环境,用户可以使用自己的数据和算法,利用Standard提供的计算资源开展模型训练。具体请参见使用ModelArts Standard训练模型
  • Standard的推理部署功能提供了界面化的推理部署生产环境,AI模型开发完成后,在Standard中可以纳管AI模型并快速部署为推理服务,您可以进行在线推理预测,也可以通过调用API把AI推理能力集成到自己的IT平台。具体请参见推理部署使用场景

Standard使用流程说明

ModelArts Standard平台提供了从数据准备到模型部署的AI全流程开发,兼容开发者的使用习惯,支持多种引擎和用户场景,使用自由度较高。针对AI开发的每个环节,Standard功能使用相对自由,您可以根据实际需要选择其中的环节。下文介绍使用ModelArts平台,从准备数据到完成模型开发上线的全流程。

图1 Standard使用流程
表1 使用流程说明

流程

子任务

说明

详细指导

配置权限

配置ModelArts委托授权

ModelArts功能使用还依赖与其他云服务的交互,需要先配置委托授权,允许ModelArts访问相关依赖服务。

快速配置ModelArts委托授权

创建OBS桶(可选)

创建OBS桶用于ModelArts存储数据

由于ModelArts本身没有数据存储的功能,使用Modelarts Standard进行AI开发过程中的输入数据、输出数据、中间缓存数据都可以在OBS桶中进行存储、读取。因此,建议您在使用ModelArts之前先创建一个OBS桶。

创建OBS桶可以提前完成,也可以在后续使用到时再创建。

创建OBS桶用于ModelArts存储数据

准备资源(可选)

创建Standard专属资源池

ModelArts Standard支持公共资源池和专属资源池。

公共资源池:方便快捷,无需创建,创建训练推理任务时直接选择即可。此时,忽略此步骤。

专属资源池:用户独占资源,需要先购买创建。如果使用专属资源池,需要完成此步骤。

创建Standard专属资源池

准备数据(可选)

创建数据集

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。

如果用户已经准备了可用于训练的数据,直接上传到OBS即可,无需使用数据管理功能。

创建数据集

标注数据

发布数据集

开发调试

创建Notebook

创建一个Notebook作为开发环境,用于调试训练和推理代码。

建议先在开发环境中调试完成训练代码后再创建生产训练作业。

创建Notebook实例

训练模型

准备算法

创建训练作业前需要先准备算法,可以订阅AI Gallery中的算法,也可以使用用户自己的算法。

准备算法

创建训练作业

创建一个训练作业,选择可用的数据集版本,并使用前面编写完成的训练脚本。训练完成后,将生成模型并存储至OBS中。

创建训练作业

管理模型

编写推理代码和配置文件

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,并将推理代码和配置文件存储至训练输出位置。

模型包规范介绍

创建模型

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。

创建模型

部署模型

部署服务

ModelArts支持将模型部署为在线服务、批量服务和边缘服务。

访问服务

服务部署完成后,针对在线服务和边缘服务,您可以访问并使用服务,针对批量服务,您可以查看其预测结果。

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