华为云技术深度解析:以系统性创新加速智能化升级

华为云技术深度解析:以系统性创新加速智能化升级

在当今数字化转型的浪潮中,云计算作为关键的基础设施,正以前所未有的速度推动着各行各业的智能化升级。作为全球领先的云服务提供商,华为云凭借其深厚的技术积累和创新实力,为全球客户提供了稳定可靠、安全可信、可持续创新的云服务。本文将深入探讨华为云的核心技术优势,并通过实际代码案例展示其在AI开发、高性能计算等领域的应用。

华为云的核心技术优势

1. 系统性创新,加速智能化升级

华为云坚持"AI for Cloud、Cloud for

AI"的理念,通过系统性创新,加速千行万业的智能化升级。2023年,华为云全球销售收入达553亿元人民币,是全球增长最快的主流云厂商之一。在海外,华为云坚持"在本地,为本地",为客户提供领先的创新技术和本地化服务,公有云业务营收同比增加110%。在中国,华为云累计服务超过800个政务云项目,与160多个城市共建"一城一云",在金融、电商、互联网、汽车等领域服务了多家头部企业。

2. 强大的AI开发平台

ModelArts是华为云产品中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,以及端-

边-云模型按需部署能力。ModelArts帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流,极大地降低了AI开发的门槛。

3. 高效的高性能计算服务

华为云的新一代柔性算力Flexus X实例,面向高性能计算和大数据场景,具备灵活的资源调度能力。通过支持异构计算和按需资源分配,Flexus

X能高效处理复杂的计算任务,同时降低成本。其弹性架构允许用户根据业务需求动态调整计算资源,提升性能的同时保证高可用性,适用于AI训练、科学计算等领域的密集型计算任务。

实际应用案例:基于ModelArts的Faster R-CNN物体检测

下面,我们将通过一个具体的案例,展示如何在华为云ModelArts平台上使用Faster R-CNN算法实现物体检测。

实验流程

  1. 准备实验环境与创建开发环境

首先,进入华为云ModelArts主页,登录账号后,点击"进入控制台",在左侧开发环境处,点击"Notebook",然后点击"创建",填写配置信息。这里,我们设置名称为"notebook-

fasterrcnn",工作环境选择Python3,资源池选择公共资源池,类型选择GPU,规格选择体验规格(以节省成本)。确认信息无误后,点击"提交"即可。

  1. 下载数据与训练代码

在Notebook环境中,运行以下代码,下载实验代码和实验数据:

复制代码
    python复制代码

 from modelarts.session import Session    
  
 sess = Session()    
 if sess.region_name == 'cn-north-1':    
     bucket_path = "modelarts-labs/notebook/DL_object_detection_faster/fasterrcnn.tar.gz"    
 elif sess.region_name == 'cn-north-4':    
     bucket_path = "modelarts-labs-bj4/notebook/DL_object_detection_faster/fasterrcnn.tar.gz"    
 else:    
     print("请更换地区到北京一或北京四")    
 sess.download_data(bucket_path=bucket_path, path="./fasterrcnn.tar.gz")    
 # 解压文件    
 !tar -xf ./fasterrcnn.tar.gz    
 # 清理压缩包    
 !rm -r ./fasterrcnn.tar.gz  
  1. 准备数据

本案例使用PASCAL VOC 2007数据集训练模型,共20个类别的物体。下载后的代码和数据保存在之前设置的云硬盘(EVS)中。

  1. Faster R-CNN模型训练

安装依赖并引用:

复制代码
    python复制代码

 !pip install pycocotools==2.0.0    
  
 !pip install torchvision==0.4.0    
 !pip install protobuf==3.9.0    
    
 import tools._init_paths    
 %matplotlib inline    
 from __future__ import absolute_import    
 from __future__ import division    
 from __future__ import print_function    
 import tensorboardX as tb    
 from datasets.factory import get_imdb    
 from model.train_val import get_training_roidb, train_net    
 from model.config import cfg, cfg_from_file, cfg_from_list, get_output_dir, get_output_tb_dir    
    
 import roi_data_layer.roidb as rdl_roidb    
 from roi_data_layer.layer import RoIDataLayer    
 import utils.timer    
 import pickle    
 import torch    
 import torch.optim as optim    
 from nets.vgg16 import vgg16    
 import numpy as np    
 import os    
 import sys    
 import glob    
 import time  

为了节省时间,我们在预训练模型的基础上进行训练。实验中,我们使用VGG16作为Faster R-CNN的主干网络:

复制代码
    python复制代码

 imdb_name = "voc_2007_trainval"    
  
 imdbval_name = "voc_2007_test"    
 weight = "./data/imagenet_weights/vgg16.pth"    
 max_iters = 100    
 cfg_file = None    
 set_cfgs = None    
    
 def combined_roidb(imdb_names):    
     def get_roidb(imdb_name):    
         imdb = get_imdb(imdb_name)    
         print('Loaded dataset `{:s}` for training'.format(imdb.name))    
         imdb.set_proposal_method(cfg.TRAIN.PROPOSAL_METHOD)    
         print('Set proposal method: {:s}'.format(cfg.TRAIN.PROPOSAL_METHOD))    
         return get_training_roidb(imdb)    
     roidbs = [get_roidb(s) for s in imdb_names]    
     roidbs = combined_roidbs(roidbs)    
     return roidbs    
    
 roidbs = combined_roidb([imdb_name])    
 train_net(imdb_name, imdbval_name, roidbs, cfg, weight, max_iters)  
  1. Faster R-CNN模型测试

训练完成后,可以在ModelArts平台上进行模型测试,评估模型的性能。

总结

华为云凭借其强大的技术实力和丰富的产品线,为全球客户提供了稳定可靠、安全可信、可持续创新的云服务。通过ModelArts等一站式AI开发平台,以及Flexus

X等高性能计算服务,华为云正加速推动着各行各业的智能化升级。本文通过一个具体的Faster

R-CNN物体检测案例,展示了华为云在AI开发领域的应用实力。未来,随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,华为云将继续引领云计算和人工智能领域的发展潮流,为构建智能世界贡献力量。

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