一、简介
华为云ModelArts是一款面向AI开发者的全能编程工具，集成丰富的AI开发、训练、部署能力，提供了一站式开发通道，帮助用户快速构建和部署AI应用。
除了传统的机器学习模型，ModelArts还支持深度学习模型训练和推理，提供了完整的深度学习框架支持，包括TensorFlow、PyTorch、Caffe等，同时还支持NLP、CV等领域的模型训练。
二、数据集管理
ModelArts提供了一整套数据集管理功能，包括数据集上传、数据集版本管理、数据集分割、数据集查看和数据集下载等功能。
其中，数据集分割功能可将数据集分成训练集、验证集和测试集，帮助用户进行模型训练和评估。用户可以通过预设分割比例或按照自定义规则进行数据集分割，同时还可以设置多种采样方式，如随机采样、层次采样和分层采样等，更灵活地满足用户的需求。
<示例代码>
# 上传数据集
obs_client = ObsClient(access_key, secret_key, server)
obs_client.putContent(bucket_name, "data/train.txt", train_data)
obs_client.putContent(bucket_name, "data/valid.txt", valid_data)
# 分割数据集
train_data = "obs://"+bucket_name+"/data/train.txt"
valid_data = "obs://"+bucket_name+"/data/valid.txt"
train_args='--train_url {} --data_url {} --mode {} --num_splits {} --split_index {} '\
.format(train_url, data_url, 'split', 5, 0)
job.train(train_args)
三、模型训练
ModelArts提供了Python SDK和Web界面两种方式进行模型训练，用户可以选择合适的方式进行模型训练。
在模型训练方面，ModelArts支持多种机器学习算法和深度学习框架，用户可以自由选择合适的算法和框架进行模型训练。同时，ModelArts提供了超参调优功能，帮助用户寻找最优的超参数，提高模型效果。
<示例代码>
# 创建模型
model = Model(model_name=model_name, description='My First Model')
hpo = HPO(name, 'MyFirstHpo', train_url, budget=5)
hpo.add_parameter(DiscreteParameter('batch_size', [32,64,128]))
hpo.add_parameter(FloatParameter('learning_rate',0.01,0.1))
hpo.add_parameter(EnumParameter('optimizer',['sgd','adam']))
# 开始训练
hpo.start()
四、模型部署
ModelArts提供了完整的模型部署和推理流程，用户可以使用Python SDK和Web界面两种方式进行模型部署。
用户可以选择将已训练好的模型部署成Service交付给应用端调用，也可以直接在ModelArts云端完成推理，节省本地计算资源。
<示例代码>
# 创建部署配置
config = DeployConfig(model_id=model_id, instance_num=1, instance_type='S2.MEDIUM2')
# 部署模型
deploy = ModelDeploy(name=name, model_id=model_id, config=config)
deploy.deploy()
# 推理模型
inputs = {'input_1': [[1,2,3],[4,5,6]]}
outputs = deploy.predict(inputs)
五、安全性
在数据保护、计算安全、网络安全方面，ModelArts做了多层级的保障。
首先，ModelArts提供了多种加密方式，包括SSL/TLS AES-256位加密、IPSec加密等，确保用户数据在传输过程中的安全；
其次，ModelArts提供了私有网络服务，用户可在私有网络内部署模型，隔离公网，提高安全性。除此之外，ModelArts还提供了日志审计、访问控制等多种安全保护机制，保障用户数据和计算安全。
六、总结
华为云ModelArts是一款全面、易用、安全的AI编程工具，它提供了一站式开发、训练和部署的通道，帮助用户快速完成AI应用的构建。
原创文章，作者：DDOML，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/372499.html
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