使用modelarts standard自动学习实现垃圾分类-九游平台

步骤1：准备工作

1. 注册华为账号并开通华为云、实名认证

2. 配置委托访问授权
   modelarts使用过程中涉及到obs、swr、ief等服务交互，首次使用modelarts需要用户配置委托授权，允许访问这些依赖服务。

   1. 使用华为云账号登录modelarts管理控制台，在左侧导航栏单击“全局配置”，进入“全局配置”页面，单击“添加授权”。
   2. 在弹出的“访问授权”窗口中，授权对象类型选“所有用户”，委托选择选“新增委托”，权限配置选择“普通用户”，并勾选“我已经详细阅读并同意《modelarts服务声明》”，然后单击“创建”。
   3. 完成配置后，在modelarts控制台的全局配置列表，可查看到此账号的委托配置信息。

步骤2：创建obs桶

1. 登录，在桶列表页面右上角单击“创建桶”，创建obs桶。例如，创建名称为“dataset-exeml”的obs桶。
   图1 创建桶
   
   • 创建桶的区域需要与modelarts所在的区域一致。例如：当前modelarts在华北-北京四区域，在对象存储服务创建桶时，请选择华北-北京四。请参考检查您的obs桶区域与modelarts区域是否一致。
   • 请勿开启桶加密，modelarts不支持加密的obs桶，会导致modelarts读取obs中的数据失败。
2. 在桶列表页面，单击桶名称，进入该桶的概览页面。
   图2 桶列表
   
3. 单击左侧导航的“对象”，在对象页面单击“新建文件夹”，创建obs文件夹。具体请参见章节。
   图3 新建文件夹
   

步骤3：准备训练数据集

1. 单击，进入ai gallery数据集详情页，单击右侧“下载”。
2. 选择对应的云服务区域例如：华北-北京四，需要确保您选择的区域与您的管理控制台所在的区域一致。
3. 进入“下载详情”页面，填写以下参数。
   • 下载方式：modelarts数据集。
   • 目标区域：华北-北京四。
   • 数据类型：系统会根据您的数据集，匹配到相应的数据类型。例如本案例使用的数据集，系统匹配为“图片”类型。
   • 数据集输入位置：用来存放源数据集信息，例如本案例中从gallery下载的数据集。单击图标选择您的obs桶下的任意一处目录，但不能与输出位置为同一目录。
   • 数据集输出位置：用来存放输出的数据标注的相关信息，或版本发布生成的manifest文件等。单击图标选择obs桶下的空目录，且此目录不能与输入位置一致，也不能为输入位置的子目录。
   图4 下载详情
   
4. 完成参数填写，单击“确定”，自动跳转至ai gallery个人中心“我的下载”页签，单击按钮，查看下载进度，等待5分钟左右下载完成，单击展开下载详情，可以查看该数据集的“目标位置”。

步骤5：创建新版自动学习图像分类项目

1. 确保数据集创建完成且可正常使用后，在modelarts控制台，左侧导航栏选择“自动学习”，进入自动学习总览页面。
2. 单击选择“图像分类”创建项目。完成参数填写。
   • 计费模式：按需计费。
   • 名称：自定义您的项目名称。
   • 描述：自定义描述您的项目详情，例如垃圾分类。
   • 数据集：下拉选择已下载的数据集（步骤2中已成功导入的数据集，默认为下拉数据集列表中的第一个数据集）。
   • 输出路径：选择您步骤1创建好的obs文件夹下的路径，用来存储训练模型等相关文件。
   • 训练规格：根据您的实际需要选择对应的训练规格。
3. 参数填写完成，单击“创建项目”。

步骤6：运行工作流

项目完成创建之后，会自动跳转到新版自动学习的运行总览页面。同时您的工作流会自动从数据标注节点开始运行。您需要做的是：

1. 观察数据标注节点，待数据标注节点变为橙色即为“等待操作”状态。双击数据标注节点，打开数据标注节点的运行详情页面，单击“继续运行”。
2. 在弹出的窗口中，单击“确定”，工作流会开始继续运行。当工作流运行到“服务部署”节点，状态会变为“等待输入”，您需要填写以下两个输入参数，其他参数保持默认。
   • 计算节点规格：根据您的实际需求选择相应的规格，不同规格的配置费用不同，选择好规格后，配置费用处会显示相应的费用。
   • 是否自动停止：为了避免资源浪费，建议您打开该开关，根据您的需求，选择自动停止时间，也可以自定义自动停止的时间。
   图5 选择计算节点规格
   
   图6 设置自动停止
   
3. 参数填写完毕之后，单击运行状况右边的“继续运行”，单击确认弹窗中的“确定”即可继续完成工作流的运行。

步骤7：预测分析

运行完成的工作流会自动部署相应的在线服务，您只需要在相应的服务详情页面进行预测即可。

1. 在服务部署节点单击“实例详情”或者在modelarts管理控制台，选择“部署上线>在线服务”，单击生成的在线服务名称，即可进入在线服务详情页。
2. 在服务详情页，单击选择“预测”页签。
   图7 上传预测图片
   
3. 单击“上传”选择一张需要预测的图片，单击“预测”，即可在右边的预测结果显示区查看您的预测结果。
   图8 预测样例图
   
   图9 查看预测结果
   

   本案例中数据和算法生成的模型仅适用于教学模式，并不能应对复杂的预测场景。即生成的模型对预测图片有一定范围和要求，预测图片必须和训练数据集中的图片相似才可能预测准确。

   modelarts的ai gallery中提供了常见的精度较高的算法和相应的训练数据集，用户可以在中获取。

步骤8：清除相应资源

在完成预测之后，建议关闭服务，以免产生不必要的计费。

1. 停止运行服务
   • 预测完成后，单击页面右上角的“停止”，即可停止该服务。
   • 单击左上角返回在线服务，在对应的服务名称所在行，单击选择操作列的“更多>停止”，停止该服务。
     图10 停止服务
     
2. 清除obs中的数据。
   1. 在控制台左侧导航栏的服务列表，选择“对象存储服务obs”，进入obs服务详情页面。
   2. 在左侧导航栏选择“桶列表”，在列表详情，找到自己创建的obs桶，单击桶名称，进入obs桶详情。
   3. 在桶的详情页，左侧导航栏选择“对象”，在右侧“名称”列选中不需要的存储对象，单击“操作”列的“更多>删除”，即可删除相应的存储对象。

常见问题

• 创建数据集时找不到创建的obs桶，请。
• 数据校验节点失败。

  请查看您的数据集是否符合规范，数据集规范请参考数据集要求与上传规范。