modelarts standard使用流程-九游平台
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
- 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。
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流程 |
子任务 |
说明 |
详细指导 |
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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。 |
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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。 |
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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。 |
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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。 |
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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。 |
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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。 |
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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。 |
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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。 |
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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。 |
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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。 |
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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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