引言

华为云ModelArts是面向开发者的一站式AI(人工智能(Artificial Intelligence))平台，为机器学习(machine learning)与深度学习(Deep learning)提供海量数据预处理及交互式智能标注、大规模分布(Distribution)式训练、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(人工智能(Artificial Intelligence)) 工作流(stream)。如果你平时用电脑跑模型的话可能会因为你的电脑配置受限而无法完成，ModelArts很好的解决了这个问题，它让训练模型时不受限于本地电脑的配置，可以将数据传输到服务器选择对应的配置跑程序。

ModelArts整合了数据标注、开发环境、模型训练以及部署，对大部分地方做了可视化处理，能够更轻松地操作以及改进。ModelArts特色功能主要是数据处理、开发环境、 算法管理、云边端多场景部署、训练（包括机器学习(machine learning)、深度学习(Deep learning)、自动学习）等等。

华为云ModelArts物体目标检测教程

这一部分主要是以自动学习中的物体目标检测项目为例，介绍华为云ModelArts自动学习的使用步骤。物体目标检测是计算机视觉(Computer vision)中的经典项目，其任务主要是标出图像中的物体位置，给出物体的类别。本文以苹果缺陷的目标目标检测为例。

注册账号

首先你需要注册一个华为云账号，登录华为云ModelArts控制台。
官网链接放在这👉：控制台

地区建议选择北京四，相对来说较为稳定。

创建OBS对象存储桶并上传资源

OBS是华为云的对象存储服务，因为我们要将我们的资源包上传到OBS进行后续的操作。
首先需要购买OBS，购买链接放在这👉：OBS
不同的配置价格也是不一样的，根据个人需求购买就可以了。这里有需要注意的点是OBS购买的地区要与你的ModelArts地区相同，我选择的都是华北-北京四。

1.购买完成之后这才会出现桶列表。

2.点击桶列表创建一个OBS桶，我这里是一个创建一个apple-test桶。

3.我们需要将我们的数据包上传到我们刚才创建的桶，我们借用OBS Browser+进行上传。
OBS Browser+下载地址放在这：OBS Browser+
下载完成之后进行安装，安装可以修改安装路径，不需要放在C盘，安装完成之后开始运行。需要在我的凭证这申请秘钥，秘钥只能下载一次。然后通过用户名、Access Key Id和密码登录。

4.成功登陆之后，就可以看到我们刚才建的桶了。

5.将本地的数据包上传到桶，直接拖动就可以。此时我们的资源就算上传完成了。

自动学习

如果是新用户的话，华为云ModelArts还会有新人自动学习引导。
主要分为下面这几步：

1.第一步是创建项目，直接点击创建，选择刚才上传的资源路径（桶）创建成功之后就是这样。

2.第二步是数据标注，首先是创建数据集(Dataset)

3.点击进入数据集(Dataset)，选择开始标注。

4.现在我们就可以开始标注了。

5.我们就可以将坏的苹果标注出来，给坏的苹果贴上bad标签。

6.标注一张照片的时间也就是几秒钟，所以这就是我们利用自动学习的原因，速度非常快，效率很高。
7.标准完成之后，就可以点击发布，第一次发布的是第一个版本。

算法管理

1.创建算法，可以将你自己写好的算法上传上去。

2.订阅算法，点击订阅更多算法进入到AI(人工智能(Artificial Intelligence)) Gallery社区，官方的交流(stream)社区，里面有很多好的模型和算法，是一个学习的好地方。

3.随便点进一个都有详细的介绍，很好的学习技术社区。你也可以将自己好的模型上传上去，供大家学习。

训练管理

我们讲一下如何创建训练作业，选择你自己写的算法或者是订阅的算法。

选择你相对应的训练输入(input)、训练输出等等内容就可以在训练作业的地方看到你的训练结果。

AI(人工智能(Artificial Intelligence)) Gallery社区

AI(人工智能(Artificial Intelligence)) Gallery是在ModelArts基础上建立的开发者社区，提供了数据集(Dataset)、算法、模型等等AI(人工智能(Artificial Intelligence))数字资产，开发者可以直接借用这些资源进行AI(人工智能(Artificial Intelligence))应用开发测试。AI(人工智能(Artificial Intelligence))应用的整个流(stream)程是从数据采集——>标注——>算法模型构建，每一步必备的AI(人工智能(Artificial Intelligence))资产，在AI(人工智能(Artificial Intelligence)) Gallery社区都可以找到。

AI(人工智能(Artificial Intelligence)) Gallery经典案例

在传统的视觉领域中物体目标检测是非常热门的一个研究方向。YOLO就是视觉领域的经典算法，官方对于这些经典算法做了大量的适配，基于内部的一些项目，作出了实践案例。

比如YOLOv5(物体目标检测/Pytorch训练)适用的案例人车目标检测、行人目标检测、口罩目标检测、钢筋目标检测等等。

下面还详细介绍了算法信息、训练输出文件等。

除了这些AI(人工智能(Artificial Intelligence))数字资产之外还有很多学习资源，包括教学课程、实践活动等等，是开发者的宝藏之地。

这里有很多热门的特色课程，是个很好的知识宝地，可以在这里提升自己。

还有很多大佬写的论文和视频讲解。

还有很多实践活动，多参加一些提升自己，完善自我。

结语

个人完整体验了一遍华为云ModelArts，感觉还挺好的，适合开发者使用。华为云ModelArts其他AI(人工智能(Artificial Intelligence))开发平台，ModelArts是更快的普惠AI(人工智能(Artificial Intelligence))开发平台，涉及数据标注与准备、模型训练、模型调优、模型部署等AI(人工智能(Artificial Intelligence))开发全流(stream)程，为AI(人工智能(Artificial Intelligence))应用开发提供一站式服务。ModelArts 是可以让开发者上手更快、训练更快、部署更快的全流(stream)程平台。华为云ModelArts在数据标准与准备效率有了百倍的提升，模型训练耗时大大缩减，用AI(人工智能(Artificial Intelligence))的机制加速AI(人工智能(Artificial Intelligence))开发过程，降低了开发门槛。我相信未来华为云ModelArts会有更大的提升和进步。