前言
不论AI是真风口还是大泡沫，在拥有九年互联网AI开发从业经验的笔者看来，AI技术一定要在我们的技术栈中占据一席之地，这已经是不可逆的历史大势。笔者多年来一直关注人工智能领域的前沿研究和***实践，久闻华为云推出的一站式AI开发平台ModelArts在斯坦福DAWNBench的Image Classification on ImageNet中多次登顶TOP2，便想体验体验。
此次得到华为云布道师、ASF Member陈亮之邀，我对ModelArts进行了一番深度体验与实践。
ModelArts介绍
ModelArts是面向 AI 开发者的一站式开发平台，其开发平台如图1-1所示；ModelArts平台向开发者提供了全套AI开发环境：分布式计算工具（TensorFlow/PyTorch）、分布式文件系统OBS（Ceph）、AI开发工具，该环境以Docker的方式集成，方便快速部署和扩展，对于开发者只需要选择所需要的Docker即可，避免了每个开发者进行繁琐的开发环境准备工作；对于开发者，只需要关注模型生产部分的工作，包括数据的上传、数据的标注、模型选择和开发、模型训练、模型部署等工作；对于上层应用，开发者可以基于自己的模型进行业务实现，比如：图像识别、分类预测、个性推荐等实际业务场景。
图1-1 ModelArts平台
其中ModelArts为了提升开发者的效率，还提供了海量数据预处理及半自动化标注提高数据标注效率，大规模分布式训练减少模型训练耗时，自动化模型生成和模型部署能力帮助开发者快速创建和部署模型。对于开发者，基于ModelArts平台的开发流程如图1-2所示；首先进行数据上传，将数据上传至OBS中；其次再对数据进行样本准备，如果是需要标注的数据，采用平台提供的半自动化标注工具可以快速进行标注，标注完成后，则自动生成样本文件；再次根据业务需求进行算法开发，包括模型选择、参照模型集市已有成熟模型、模型算法开发（基于Notebook进行模型调试）；然后对模型进行训练，包括模型参数调优、效果指标分析等；***对模型进行快速部署，包括模型管理、模型发布、在线预测、批量预测、AB分流等。
图1-2 ModelArts 开发流程
2、环境准备
步骤1：在华为云首页点击右上角的【控制台】，如图2-1所示。
图2-1 进入控制台
步骤2：在控制台首页点击右上角个人账号选择【我和凭证】，如图2-2所示。
图2-2 进入我的凭证
步骤3：在首页点击【管理访问密钥】，然后点击下方【新增访问密钥】，如图2-3所示。
图2-3 新增访问密钥
申请完后会自动下载密钥文件，如图2-4所示
图2-4 密钥文件
其中密钥文件主要包括以下内容：
- Access Key：是开发者拥有的项目身份识别ID，用以身份认证，类似于用户名。
- Secret Key：是开发者拥有的项目身份密钥，类似于密码。
其中密钥文件主要应用在OBS文件和Notebook中，***使用上述功能需要输入Access Key和Secret Key。
3、数据上传
步骤1：华为云首页在菜单栏点击【产品】选择【对象存储服务 OBS】，如图3-1所示。
图3-1 进入OBS
步骤2：进行后点击【管理控制台】，如图3-2所示，***使用需要输入开发者的Access Key和Secret Key。
图3-2 进入OBS控制台
步骤3：进入管理控制台后点击右上角【创建桶】，如图3-3所示。
图3-3 OBS创建桶
其中OBS的2个基本概念：
- Bucket：存储桶是S3中用于存储数据的容器，每个对象都存储在一个存储桶中。
- Object：对象是 S3中存储的具体文件，是存储的基本实体。
步骤4：点击桶名称，进入数据集，如图3-4所示。
图3-4 OBS数据集
步骤5：上传数据，首先可以先【新建文件夹】，然后进入文件夹后，点击【上传对象】，如图3-5所示。
图3-5 OBS上传数据
除了上述直接在网页上上传数据，开发者还可以通过OBS Browser客户端上传数据，这里需要开发者对应的客户端，如图3-6所示。
图3-6 OBS客户端
4、数据集管理
步骤1：进入数据标注首页，如图4-1所示。
图4-1 进入数据标注
步骤2：在首页点击【创建数据集】，开始创建数据标注任务，如图4-2所示。
图4-2 创建数据标注任务
其中数据集输入位置就是上传至OBS中数据集的路径，这里还需要设定数据集的输出位置，也就是输出路径，需要提前在OBS中建立输出文件目录。
步骤3：在创建的数据集上双击鼠标，就可以开始标注数据，如图4-3所示。
图4-3 开始标注任务
其中标注任务如图4-4所示，通过鼠标勾选图片，然后在右边对所勾选的图片进行打标签。
步骤4：查看标注完成数据集，如图4-5所示，可以对完成数据集进行版本发布，并且查看数据集的文件路径，如图4-6和图4-7所示。
图4-5 标注完成页
图4-6 数据集版本发布
图4-7 数据集路径查看
除了上述通过半自动标注数据进行数据生成外，开发者还可以直接上传已生成好的样本文件进行数据生成，有了数据后，需要进行数据集发布，其中数据集的发布的步骤如下所示。
步骤1：在【数据管理】菜单中点击【数据集】，进入数据集首页，在这里可以查看已有数据集，并且可以创建数据集。如图4-8所示。
图4-8 数据集
步骤2：点击在【创建】按钮，进入创建数据集配置页，如图4-9所示。
图4-9 创建数据集
其中数据集存储路径就是数据集的OBS文件路径（数据标注生成的路径或者开发者上传数据路径）。
5、Notebook实践
步骤1：进入【开发环境】，点击【Notebook】，如图5-1所示，***使用需要输入开发者的Access Key和Secret Key。
图5-1 开发环境
步骤2：创建Notebook，如图5-2所示，开发者需要根据自己所需要的开发环境选择相应的Docker镜像，并且选择合适的计算资源，其中Notebook文件的存储路径也需要开发者设置OBS路径。
图5-2 创建Notebook
步骤3：启动Notebook，如图5-3所示，点击打开，就可以启动。
图5-3 启动Notebook
步骤4：Notebook编程，Notebook首页如图5-4所示，开发者可以新建一个Notebook。
图5-3 Notebook首页
步骤：Notebook编程调试，开发者可以在一个Notebook进行编程和调试，如下案例所示。
图5-4 环境准备
图5-5 数据准备
图5-6 数据调试
图5-7 模型开发
图5-8 模型调试
6、训练作业
步骤1：点击【训练作业】菜单，进入创建训练作业首页，如图6-1所示。
图6-1 训练作业首页
步骤2：在首页点击【创建】，创建训练作业，如图6-2所示。
图6-2 创建训练作业
其中【数据来源】就是选择已发布的数据集数据，【算法来源】可以选择预置算法、常用框架、自定义实现算法等，【运行参数】就是算法训练所需要的参数，【训练输出位置】就是模型生成的OBS路径。参数设置完成后，点击【下一步】进行确认页，如图6-3所示。
图6-3 训练配置确认
点击【立即创建】后，该训练任务已经成功创建，可以查看任务的状态，如图6-4所示，训练中，可以查看模型信息、日志、资源使用等，如图6-5所示，训练完成后还可以查看模型评估指标，如图6-6所示。
图6-4 训练状态
图6-5 训练信息
图6-6 训练评估指标
7、模型管理
步骤1：点击【模型管理】菜单，进入模型管理首页，如图7-1所示。
图7-1 模型管理首页
步骤2：在首页点击【导入】，进行模型导入配置，如图7-2所示。
图7-2 模型导入配置
其中【模型来源】可以来自训练任务、OBS文件中、镜像中。
步骤3：在模型管理首页可以进行模型管理，包括：模型部署、在市场进行模型发布，如图7-3所示。
图7-3 模型管理
8、模型上线
在线服务首页：在【部署上线】菜单，点击【在线服务】进入在线服务首页，如图8-1所示。
图8-1 在线服务首页
在线服务部署配置：在首页点击【部署】，进入部署配置页，如图8-2所示。
图8-2 模型部署配置页
在线服务状态监控：部署完成后，可以进行状态监控和预测服务等，如图8-3所示。
图8-3 模型服务
在线服务预测：点击【预测】，可以进入预测页面，如图8-4所示。
图8-4 预测服务
批量服务首页：在【部署上线】菜单，点击【批量服务】进入批量服务首页，如图8-5所示。
图8-5 批量服务首页
批量服务部署配置：在首页点击【部署】，进入部署配置页，如图8-6所示。
图8-6 模型部署配置页
其中批量服务部署配置需要配置模型版本，批量预测样本的路径，以及预测结果路径。
批量服务状态监控：在首页可以监控批量预测服务的状态，进入部署配置页，如图8-7所示，点击启动后，可以查看任务信息，如图8-8所示，根据输出目录，可以查看输出文件，如图8-9所示，其中每一条的预测结果用json格式保存，例如：{"predicted_label":"dog","scores":[["dog",0.61349],["cat",0.38650]]}。
图8-7批量预测服务的状态
图8-8预测信息
图8-9预测结果
9、ModelArts总结
9.1 平台优点
- 1、Docker化，易用性高，开发者不用关心开发环境，省去繁琐的开发环境准备工作。
- 2、一站式机器学习平台，从数据、模型生产、模型部署、模型上线一站式管理。
- 3、样本准备高效，半自动帮助开发者进行样本标注，并且自动生成模型可读的样本文件。
- 4、可视化流程管理，训练过程、日志文件、评估结果查询方便。
- 5、版本管理，支持数据、训练、模型的版本管理。
- 6、快速上线，支持一键式上线管理，也支持快速批量预测，还支持线上AB测试。
- 7、模型共享，可以方便查询集市上相关的模型，并且可以直接进行训练。
9.2 平台建议
平台建议1—增加特征分析组件
- 1、支持CSV、libSVM等格式样本集的特征分析和数据分析。
- 2、特征分析指标包括：特征覆盖率、特征IV值、特征信息熵、特征缺失率等。
- 3、数据分析分析包括：样本整体Label分布比例；
连续特征的***、最小、平均、分位数等指标；
离散特征的：枚举个数、枚举TopK的分布等。
平台建议2—模型评估指标增加特征重要性排序
- 1、增加特征重要性排序指标，比如输出TopK个特征
- 2、可视化输出TopK个卷积核的图像
平台建议3—增加模型可解释组件
- 1、集成类似：LIME组件
平台建议4—增加共享Notebook功能
- 1、对于开发者之间进行交流，最方便的是用Notebook，比如：开发者A，可以将他的Notebook地址发给开发者群或者开发者B，通过权限控制，开发者群或者开发者B可以拥有该Notebook的访问、编辑、调试权限，大家可以这样相互交流代码和问题
- 2、类似功能可以参考：共享文档思路，类似产品有：腾讯文档
平台建议5—技术路线梳理
- 1、平台可以增加技术路线引导，帮助开发者快速找到所需的技术，或者帮助开发者提升技术实力。
- 2、例如NLP的简单技术路线如图9-1所示。
图9-1NLP技术路线
