【云享问答】第3期：大模型时代，如何快速开发ai应用-凯发k8国际娱乐官网入口

大模型快速普及应用的当下，ai浪潮汹涌而至，对于开发者来说，开发一款属于自己的ai应用并不是遥不可及。华为云ai生态技术专家、中科院计算所博士坐阵，从数据处理、算法开发、模型训练到部署，全方位拆解ai开发全流程，本期 【云享问答】 通过这14个问题，带你上手华为云一站式ai开发平台modelarts，实现ai应用的快速开发。

q1、ai开发的基本流程是怎样的？

一个典型的ai应用开发包括数据处理、算法开发、模型训练、模型部署等，在modelarts上可以完成以上所有流程。数据处理主要是对上传到云端的数据进行标注和特征分析，算法开发可以使用modelarts官方发布或自己开发的算法，模型训练即使用云上的cpu/gpu/npu等资源创建训练作业，最终的模型部署可部署为在线服务或者边缘服务，可以参考这个 实操一下。

q2、零基础小白，也可以快速上手ai开发吗？

零基础小白，可以使用modelarts进行ai开发体验，推荐尝试modelarts自动学习功能, 自动学习不需要ai能力和编码能力，只需上传数据，通过图像化界面操作即可完成模型训练和部署，当前支持图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类等任务。

也可以前往华为云ai开发交流社区——，里面有很多算法、模型、notebook等资产（这些资产的运行依赖的就是modelarts），也有课程和讨论区。

q3、华为云modelarts是如何简化ai开发过程的？

简单的说，modelarts解决了ai开发最关键的算力和算法获取问题：1、作为云平台，它提供非常方便的算力资源；2. ai gallery作为社区，提供非常多开箱即用的模型。

ai开发包括多个步骤，每个步骤也有很多细节，modelarts提供足够丰富的功能满足不同的需求。另一方面，modelarts也提供了工作流能力（workflow），覆盖数据标注、数据处理、模型开发/训练、模型评估、应用开发、应用评估等ai开发的多个步骤，使用者可以通过可视化配置运行开发好的工作流。

q4、与本地开发相比, 在云上进行ai应用开发有什么优势？

以华为云一站式ai开发平台modelarts为例，它的优势体现在：

1. 数据智能标注、团队标注、特征分析，可以提高数据处理的效率；

2. 自动学习、ai gallery的预置算法，无需编写代码开发算法，可以快速进行实验；

3. 推理部署，不用自己去开发web服务、用户鉴权等模块，可以快速将模型部署成在线服务；

4. 丰富的案例资料，在ai gallery上可以学习了解当前热门的ai模型、算法等案例。

q5、如何从本地ide连接modelarts，进行ai应用开发？

modelarts支持通过本地ide远程连接到云上的notebook中，开发基于pytorch、tensorflow和mindspore引擎的ai模型：

q6、海量数据处理很繁琐，modelarts可以简化这个流程吗？

可以的，modelarts提供数据标注功能，即在云上提供图像、文本、音频、视频等数据的标注作业，除了人工标注外，modelarts还提供自动标注、团队标注等；另外也提供数据特征分析功能，可以根据数据集中图片特征绘制曲线。

q7、当前在modelarts上能获得哪些公开的数据集?

数据集公开在ai gallery上，一部分是常见的公开数据集，如imagenet、coco、cityspaces、imdb情感分析等；一部分是华为云以往的ai比赛中使用的数据集，如无人车比赛的交通标志识别、疲劳驾驶检测比赛的视频、ocr比赛的中英文购物小票等；最后就是开发者自发上传的各式数据集。可以去逛逛。

q8、如何将本地训练的模型迁移上云？

我们既可以将模型部署到云上作为web服务，也支持下发到端边侧
。

如果自己线下训练的模型，部署到modelarts平台成为一个api服务，不需要做模型转换，可以参考如下。

q9、其他格式的ai模型支持导入到modelarts继续训练吗？

1、如果是简单的实验，可以用modelarts的notebook，这个环境比较自由，跟你在本地做ai开发差不多，比如keras模型导入后用keras api操作就行。

2、如果是正式的训练/推理作业，需要适配modelarts的规范，建议也是先参考1在notebook里调通，再创建正式作业，需要注意的点是云上作业存储用的是华为云obs（代码/数据需要先传到obs），相关的规范可参考；

q10、modelarts上会有训练好的开放模型吗？提供模型市场或线上调优服务吗？

模型资产发布在ai gallery中，大部分没有公开权重，但是可以在modelarts上部署使用，如往届华为云ai大赛的优秀作品；另外值得一提的是，最近火爆的开源大模型也陆续上架到ai gallery中，如stable diffusion、mpt、falcon等。

q11、modelarts中如何进行大规模分布式训练？

modelarts主要支持数据并行方式的分布式训练，包括单机多卡、多机多卡，与单机单卡相比，借助pytorch、mindspore等框架能力，仅需修改几行代码即可。可参考以下链接。

q12、目前modelarts平台支持哪些ai框架？

pytorch/tensorflow/mindspore都支持，cpu/gpu/ascend版本都有。

q13、modelarts是否有像gpt那样的通用生成能力呢？

modelarts是开发平台，你可以使用modelarts开放自己的大语言模型，ai gallery中也有这样的案例。

q14、modelarts会有一些支持开发者的活动吗？

a：近期上线了，后续陆续有更多活动推出，敬请期待。

如果你有更多关于ai应用开发的问题，可以前往华为云开发者社区论坛提问，参与每个月的提问活动，有机会赢取精美礼品。