【ModelArts】ModelArts一站式AI开发平台详解（一）
一、前言
ModelArts是什么？ 这是每一个接触到它的人第一个想问的问题。 作为华为一站式AI开发平台，ModelArts（模型艺术）提供了AI全周期的管理，从AI的创建，训练，调优，到部署。（官方术语：数据处理、模型训练、模型部署、开发环境支持以及模型管理与共享等 AI 开发） 以上整个环节都可在ModelArts平台上操作。
ModelArts具备，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、大规模分布式训练、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力。
综上所述，通过使用 ModelArts，开发者可以大大简化 AI 开发流程，降低开发门槛，提高开发效率，加速 AI 应用的落地。
并且ModelArts对于不同程度的使用者，例如入门小白不懂编程，或者懂编程不懂AI，亦或者是懂AI也懂算法和编码。都有不同的对应工具和操作进行使用。
二、技术架构优势
1、 算力支撑： ModelArts底层基于华为昇腾AI芯片构建了分布式AI训练框架，能够提供强大的算力支持。 无论是小规模的模型训练，还是大规模的深度学习任务，都能轻松应对。 同时，平台支持各种异构计算资源，开发者可以根据实际需求灵活选择使用，而无需关心底层的技术细节。
2、 微服务架构： 采用微服务架构，将AI开发流程拆解为多个独立的服务，并通过API接口进行交互。这种架构使得开发者能够根据自己的需求，灵活地选择和组合所需的AI开发工具和服务，提高开发的灵活性和效率。
3、 框架兼容性： 支持TensorFlow、PyTorch、MindSpore等主流开源的AI开发框架，也支持开发者使用自研的算法框架。这意味着无论您习惯使用哪种框架进行AI开发，ModelArts都能满足您的需求，匹配您的使用习惯。
三、ModelArts基本操作步骤
（一）注册与登录
首先，您需要注册一个华为云账号。访问华为云官网（www.huaweicloud.com/），按照页面提示完成账...
（二）创建OBS桶与授权
1、 创建OBS桶： OBS（对象存储服务）桶是用于存储数据和模型的地方。在ModelArts控制台中，选择"数据管理"，然后点击"创建OBS桶"。 在创建过程中，需要设置桶的名称（名称需全局唯一）、所在区域（建议选择与ModelArts服务相同的区域，以避免跨区域流量费用）、访问权限（根据实际需求选择公开读或私有等权限）等参数。
2.、授权ModelArts访问OBS桶： 创建好OBS桶后，需要授权ModelArts能够访问该桶。 如果在创建桶时没有完成授权操作，可以在ModelArts控制台的相关设置中找到"委托管理"，创建一个委托，授予ModelArts访问OBS桶的权限。 这样，ModelArts才能读取桶中的数据进行训练，以及将训练好的模型保存到桶中。
（三）数据集准备
1、 数据上传：
将您用于训练的数据集上传至之前创建的OBS桶中。您可以通过华为云OBS控制台、命令行工具或者SDK等多种方式进行数据上传。
例如，如果数据集是图片，可以将图片按照一定的目录结构组织好，然后上传至OBS桶的指定文件夹中。
2.、创建数据集： 在ModelArts控制台的"数据管理"模块中，点击"创建数据集"。选择数据集的类型（如图像分类数据集、目标检测数据集等），然后指定数据集的名称、描述等信息。
接着，关联之前上传至OBS桶中的数据文件路径，将数据导入到ModelArts平台中。
开发环境准备
目前ModelArts有两种开发形式，远程开发和云桌面开发。
远程开发 - 本地IDE+ModelArts插件（VS Code/PyCharm ToolKit）方式远程访问Notebook，贴近开发人员使用习惯，方便快捷访问云上Notebook。
集成云化JupyterLab - 提供在线的交互式开发调试工具，提供免费算力，规格按需切换，案例内容秒级接入与分享，让AI探索与教学更简单。 
Notebook：ModelArts集成了JupyterLab Notebook，为开发者提供了在线的代码开发环境。在Notebook中，您可以方便地进行代码编写、调试和运行，并且可以直接访问平台上的数据集和模型。
同时，Notebook还支持多种编程语言，如Python、R等，满足不同开发者的需求。此外，平台提供的云上开发环境包含AI计算资源和云上存储，并且预置了AI引擎，让您无需再花费时间搭建本地开发环境，即可快速开始AI开发工作。如果您有特殊的运行环境需求，还可以将开发环境直接保存成为镜像，供训练、推理使用。
代码迁移：如果您已经在本地开发了部分代码，ModelArts支持将本地代码一键同步至平台，方便您在平台上继续进行开发和训练。同时，平台也支持本地IDE（如VS Code）通过安装ModelArts插件进行远程开发，实现线上线下协同开发，贴近开发人员的使用习惯。