【云驻共创】-基于ModeArts的零代码美食分类

网友投稿 659 2022-05-29

最近参加了2021年华为云AI实战训练营,经过长时间的学习,终于进行到了ModelArts 的动手实验环节,此前了解到,ModelArts 是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、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。下面就通过我近期做的一个图像分类的实操,一起走进ModelArts AI 开发平台。

在开始我们的实验之前,我们需要先了解下,什么是图像分类。图像分类是计算机视觉中最基础的任务,图像分类任务是根据图像的语义信息,判断图像中物体的类别,比如猫狗、婴儿等等。图像分类也是图像检测、物体分割、行为分析等其他高层次视觉任务的基础。在多领域有着广泛的应用。比如我们手机中,可以对手机拍摄的图片进行分类,方便我们很快的找到自己需要的图片,再比如我们可以通过手机拍摄图片,通过分析图片的信息,可以在线购买相关的物品,甚至在目前的医学领域,图像检测也有了落地的应用。

在做智能训练的时候,我们必须要有相关的数据来进行训练,好的数据集直接影响后期模型的准确度。在图像分类中,常见的开源数据集有:猫狗分类数据集、数字识别数据集、花卉识别用的数据集以及其它数据比较完整的数据集。下图展示了图像分类常见到的开源数据集

今天我们实操的通过ModelArts平台,使用自动学习0代码开发图像分类AI模型。ModelArts平台的自动学习依据开发者提供的标注数据及选择的场景,无需任何代码开发,自动生成满足用户精度要求的模型。可支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类等场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度,自动调优并生成满足要求的模型。

使用ModelArts自动学习开发AI模型无需编写代码,只需上传数据、创建项目、完成数据标注、发布训练、然后将训练的模型部署上线。这里需要提一下的是,我们在ModelArts平台上最多只能创建100个自动学习项目。具体流程请参见下图

下面就开始我们愉快的实操,在跟随我一起实操之前,请保证华为云账号已通过实名认证,没有欠费。

准备工作:

1、配置访问授权。

①、登陆华为云后,在产品列表里找到ModelArts。如下图

②、在左侧导航栏单击“全局配置”,进入“全局配置”页面。单击“访问授权”。

在弹出的“访问授权”窗口中,选择需要授权的“用户名”及其对应的“委托”(默认modelarts_agency即可),勾选“我已经详细阅读并同意《ModelArts服务声明》”,然后单击“同意授权”。

这里推荐大家点击自动创建,一键授权完成。

2、准备数据,这里我们使用华为OBS来存储我们的训练数据。OBS可以简单的理解为我们电脑的硬盘,不同的是,OBS可以在MoerlArts平台上直接被调用。这样大大方便了我们做训练。这里需要提个概念,“桶”这个是OBS 里的术语,可以理解为电脑上的C\D盘。至少我是这么理解的。然后我们可以在里面创建不同的文件夹,来放置我们实验用到的数据集。

做好以上的步骤,下面就开始进入正题,通过自动学习,三部创建AI 美食分类模型

【云驻共创】-基于ModeArts的零代码美食分类

具体到本文讲的美食分类,具体的流程如下:

看这个图,就问你们简单不简单,上传好数据,标注好数据,剩下的就交给电脑就行了。

下面开始我们的一步步实操

1、将数据集保存到OBS

首先通过链接 进入AI Gallery 的数据集页面,下载我们需要的数据集。

点击下载,在弹出的对话框中,选择我们要保存数据集的OBS.

这里要注意的,如果创建新的数据桶,会跳转到OBS。根据提示,创建即可,这里还有一个注意点,选择单AZ存储

数据桶创建完成后,我们需要重新进入OBS目录选择才可以看到刚刚新建的OBS桶,选中数据桶,创建数据存放文件夹。

点击下载,可以看到很快就完成数据集的下载

2、创建自动学习项目

依次设置好项目名称(自定义)选择数据集的位置(food),训练输出(out)(新建文件夹),依次确认、创建项目,完成项目的创建。创建完成之后,我们就进入到数据标注界面,点击未标注,开始我们接下来的数据标注。

选择要标注的图片,然后在右侧标注好信息,点击确认。完成图片的标注工作。

数据标注完成(耐心一些,这个工作是最费时的)

标注完成后,就开始训练工作,点击右上角的开始训练

配置训练参数,这里的比例0.8和0.2,当然0.7和0.3也可,意思就是把数据集随机按照比例分成训练和验证的,最后得出一个模型。

注意计算规格要选免费的GPU ,勾选同意,然后下一步。

选择提交

稍微等待一下我们就可以看到如下的完成界面

选择部署,

勾选同意,点击下一步

点击提交后,进入到部署页面,我们离最后的成功很近了。这里因为我们使用的是免费的资源,有些时候需要排队,需要耐心等待一下。

稍事等待,看到下图部署成功界面

依次点击上传、预测,我们就可以在右侧看到相应的预测结果

至此,美食自动学习AI模型就创建成功了。欢迎各位小伙伴们一起来实操体验。

本文整理自华为云社区内容共创活动:*2020年华为云AI实战营图像分类案例分享。

查看活动详情:https ://bbs.huaweicloud.com/blogs/308924

AI 机器学习

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