ModleArts对接中吐槽

我记得从2019年底开始，在个大公众场合的宣传上，华为的ModelArts就成为了明星产品，一度超过了IoT平台的宣传。

到了最近才开始要用一下物体分类的图像识别功能，本以为ModelArts经过这么长时间的打磨，应该是用起来效果好，而且很容易对接了，在我之前应该有不计其数的用户，不方便的点都填过坑了。

事实上和我预期的很不一样。

具体表现为：

1、对个人用户使用上，每次启动实例只有一小时，虽然是免费阶段，但和其他平台比，显得比较不够友好。

2、Api使用说明不够清晰，没有提供各个主流语言的Demo样例，工单上的售后更是说，只实现了Python的Api，其他语言要自己实现。

3、要说到接口实现，Api Explorer也是最近全栈开发课程推广的重点，但是ModeArts却不在列。

4、要想自己实现Api，第一个看到的就是作为文件上传，但是没有给足够的说明上传要求，根据通用做法还不行，需要走AK、SK认证，这个认证就需要他们的类库，但是类库signer后返回的东西，不包含如何上传给ModelArts图片。而且只支持image文件上传识别，不支持base64格式，这一点最不理解。下载了华为的.net SDK 用了其中的签名，依然不行，最后是看懂了源码uaweicloud-sdk-net-v3\Core\Signer，尝试修改了签名httprequest对象接收。

最后根据自己的需要从SDK V3代码中之拿了Core\Signer的2个文件HttpEncoder.cs和Signer.cs稍微修改了一下其中一个方法，让它接收自定义的MultipartFormDataContent。移植过程发现，此代码还和HuaweiCloud.SDK.Core中单Signer冲突，当时还以为后者是完善的，可发现除了名字一样，实现的功能更少。看来华为这方面合格产品还没整合好SDK统一性。

修改的代码段如下：

public HttpRequestMessage SignHttp(HttpRequest r, MultipartFormDataContent formDataContent = null)
        {
            var queryString = CanonicalQueryString(r);
            if (queryString != "")
            {
                queryString = "?" + queryString;
            }
            HttpRequestMessage req = new HttpRequestMessage(new HttpMethod(r.Method), r.Host + r.Url + queryString);
            if (r.Method != "POST" && r.Method != "PATCH" && r.Method != "PUT")
            {
                r.Body = "";
            }
            else
            {
                req.Content = new StringContent(r.Body);
            }
            if (formDataContent != null)
            {
                req.Content = formDataContent;
            }
            var time = r.Headers.GetValues(HeaderXDate);
            DateTime t;
            if (time == null)
            {
                t = DateTime.Now;
                r.Headers.Add(HeaderXDate, t.ToUniversalTime().ToString(BasicDateFormat));
            }
            else
            {
                t = DateTime.ParseExact(time[0], BasicDateFormat, CultureInfo.CurrentCulture);
            }
            string host = null;
            if (r.Headers.GetValues(HeaderHost) != null)
            {
                host = r.Headers.GetValues(HeaderHost)[0];
                req.Headers.Host = host;
            }
            else
            {
                host = req.RequestUri.Host;
            }

            r.Headers.Set("host", host);
            var signedHeaders = SignedHeaders(r);
            var canonicalRequest = CanonicalRequest(r, signedHeaders);
            r.CanonicalRequest = canonicalRequest;
            var stringToSign = StringToSign(canonicalRequest, t);
            r.StringToSign = stringToSign;
            var signature = SignStringToSign(stringToSign, Encoding.UTF8.GetBytes(secret));
            var authValue = AuthHeaderValue(signature, signedHeaders);
            r.Headers.Set(HeaderAuthorization, authValue);
            r.Headers.Remove("host");
            foreach (string key in r.Headers.AllKeys)
            {
                req.Headers.TryAddWithoutValidation(key, r.Headers[key]);
            }

            return req;
        }

修改后的使用如下，可以上传图片给图像预测结果

        /// <summary>
        /// 识别图像类别
        /// </summary>
        /// <param name="filebuffer"></param>
        /// <param name="filename"></param>
        /// <returns>PredictedLabel</returns>
        public static async Task<string> RecognizeImage(byte[] filebuffer, string filename)
        {
            try
            {
                var signer = new HwSdkCore2.Signer
                {
                    Key = _AK,
                    Secret = _SK
                };
                var r = new HwSdkCore2.HttpRequest(method: "POST",
                    url: new Uri("https://********************.apig.cn-north-4.huaweicloudapis.com/v1/infers/**************"));

                r.Headers.Add("x-stage", "RELEASE");
                r.Headers.Add("x-sdk-content-sha256", "UNSIGNED-PAYLOAD");
                r.Headers.Add("content-type", "multipart/form-data");

                var content = new MultipartFormDataContent
                {
                    { new ByteArrayContent(filebuffer), "images", filename }
                };
                var req = signer.SignHttp(r, content);
                HttpClient client = new HttpClient();
                HttpResponseMessage response = await client.SendAsync(req);
                var data = JsonUtils.DeSerialize<Models.RecognizeImageResp>(response);
                return data.PredictedLabel;
            }
            catch (Exception ex)
            {
                var a = ex;
            }
            return string.Empty;
        }