通过搭建AI低代码，自动识别101种西式美食 【我的低代码AI体验】

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福州司马懿 发表于 2022/12/27 18:25:10 2022/12/27
【摘要】 什么是 ModelArtsModelArts 是面向开发者的一站式 AI 平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及交互式智能标注、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，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期 AI 工作流。它具有以下4个特性低门槛：开箱即用，零基础3步即可构建AI模型高效率：AI 开发全流程可视化管理，生产效率百倍提升高性能：自研 MoXin...

什么是 ModelArts

ModelArts 是面向开发者的一站式 AI 平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及交互式智能标注、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，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期 AI 工作流。

它具有以下4个特性

  1. 低门槛：开箱即用，零基础3步即可构建AI模型
  2. 高效率：AI 开发全流程可视化管理，生产效率百倍提升
  3. 高性能：自研 MoXing 框架，极致提升开发效率和训练速度
  4. 易运维：灵活支持多厂商多框架多功能模型统一纳管

ModelArts 的入口

首先访问华为云官网：https://activity.huaweicloud.cn/

然后依次点击“产品”—>“人工智能”—>“AI开发平台ModelArts”

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什么是 AI Gallery

AI Gallery 是一个“资产集市”。通过该集市，开发者可以有偿（或无偿）的共享Notebook代码样例、数据集、算法、模型、Workflow等AI资产。

AI Gallery 的入口

在ModelArts页面，展开“功能模块”，选择 AI Gallery，即可进入相应页面

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寻找所需模型

在 AI Gallery 页面，选中“资产集市”，然后点击“部署”下的“模型”按钮

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在搜索框中输入“美食”，就可以找到我们今天要做的这个案例 —— 《自动识别101种西式美食》

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进入该模型，可以看到详细的模型描述信息

  1. 背景
    通过拍照识别食物种类和卡路里的功能真的很酷。而其中的核心模块，就是基于图像中的食物种类识别。
  2. 模型简介
    这个模型可以识别101种常见的西餐美食。输入一个西餐的照片，这个模型会预测5种最可能的西餐品类，以及相应的置信度得分。这个模型使用food101数据集训练。数据集地址：https://www.vision.ee.ethz.ch/datasets_extra/food-101
  3. 使用方法
    目前该模型支持使用ModelArts平台进行交付，订阅该模型后，你可以将该模型发送到一个指定的Region的ModelArts平台。在ModelArts平台，你可以一键式地将该模型部署成在线API服务。你也可以收集、标注并上传自己真实业务场景中的数据，对该模型进行二次调优（Fine-tune）。

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点击右上角的“订阅”按钮，准备开始使用该模型

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“订阅”完后，按钮会由“订阅”自动变为“已订阅”和“前往控制台”

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使用 ModelArts

点击“前往控制台”按钮，云服务区域选择“华北-北京四”（这个没有要求，可以随意）

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访问授权

注意：上面有一行红字提醒你，要使用该服务，必须先进行授权：“由于ModelArts的数据存储、模型导入以及部署上线等功能依赖OBS、SWR等服务，需获取依赖服务的授权后，才能正常使用ModelArts的相关功能”

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根据提示，点击链接可以进入到授权页。页面上提示你 “暂无赋予ModelArts的委托，请切换至“新增委托”选项进行访问授权配置”，按照提示，切换到“新增委托”选项

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使用默认的“普通用户”即可，然后勾选“服务声明”，最后点击“创建”按钮，创建“访问授权”

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创建好后，会自动跳转到“总览”页面

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部署模型

在左侧选项卡中，依次选中“AI应用管理”—>“AI应用”，然后切换至“我的订阅”选项卡

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在前面订阅的资产《自动识别101种西式美食》左侧，单击展开详情，点击右下角的“部署”按钮，然后点击“在线服务”

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填入“名称”和“描述”，然后勾选“我已阅读并同意以上内容”即可进行下一步

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确认信息后，点击“提交”

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提示“任务提交成功”

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这个部署时间会有点久，大概要5分钟左右，状态才会变为“部署成功”

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预测图片信息

右边的“更多”按钮里面，藏的是“停止”和“删除”按钮

部署的这个服务，一共有5种操作

  1. 修改
  2. 预测
  3. 启动
  4. 停止
  5. 删除

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免费算力资源部署的服务运行1小时后，就会自动停止，停止后需要删除已有服务并重新部署，否则会启动失败

部署完成后，点击应用名称，可以看到其接口（POST类型）和详细的调用方式（输入参数只有一个图片文件；输出最有可能的物品标签和各种可能的得分情况）

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在预测页面，上传图片，点击预测，右边即会出现可能的食品标签，及各个不同食品概率的可能性 （我传的图片成功被预测出是 —— 蛋挞）

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监控信息页面会显示当前CPU、内存、GPU的使用情况

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获取访问密钥

登录华为云后，点击右上角的账号处，然后在下拉框中选择“我的凭证”

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出于安全性考量，华为云规定了“访问密钥”生成后只能被下载一次

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如果还没创建过“访问密钥”，点击“新增”按钮进行创建（输入密钥的描述信息即可）

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点击下载按钮，它会下载一个 credentials.csv 这里面就存着你的账号，还有AK/SK

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使用示例安装包创建 AppCube 应用

进入 AppCube

AppCube的入口在华为云官网，依次点击“产品”—>“开发与运维”—>“应用魔方 AppCube”

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应用魔方的首页地址为：https://www.huaweicloud.cn/product/appcube.html

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点击“进入首页”按钮

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下载软件压缩包

软件压缩包的地址为：https://appcube-ai-temp.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/CNAMEO__EI-0.0.1-beta.zip

安装包是一个zip文件，内容如下

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导入安装包

在左侧，切换到“应用”选项卡，然后点击右侧的“导入”按钮，导入前面下载的压缩包

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安装成功后，下面会显示一个名为“EI”的项目

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创建 ModelArts 连接器

创建连接器

在刚刚创建的 EI 项目右侧，点击“编辑”按钮，然后选择“体验新版设计器”

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第一次使用会要求你创建一个名空间（只能由字母和数字组成）

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依次点击左侧“集成”—>“连接器实例”

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类型选择“ModelArts”

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这里默认已经为我们创建好了一个与ModelArts的连接：ma__food_reg，我们只要修改“访问密钥AK”和“密钥SK”

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测试连接

修改好后，下面会出现“测试”按钮

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在弹出的对话框中，可供选择的类型有3种

  1. 图片URL
  2. 图片文件
  3. 文本信息

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以下两个参数要回到 ModelArts 页面去获取

  • 模型 Apig-Code：ModelArts在线服务中API接口中 .apig前面的部分，不包含https://
  • 模型 ID：ModelArts 在线服务中 API 接口中最后一个斜杠 (/) 后面的部分

例如我这里API接口地址为：https://b346df3b35e44f7fa088f9ac4b3b3502.apig.cn-north-4.huaweicloudapis.com/v1/infers/f39dbb0d-c079-4994-8d49-108d50cd88d6

那么这两个参数就是

  • 模型 Apig-Code：b346df3b35e44f7fa088f9ac4b3b3502
  • 模型 ID：f39dbb0d-c079-4994-8d49-108d50cd88d6

注意：重新部署后，模型 Apig-Code不会变，但模型 ID会发生改变

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我从百度上面找了一个汉堡图片的地址：https://img1.baidu.com/it/u=3410454152,1984472408&fm=253&fmt=auto&app=138&f=JPEG?w=600&h=400

在测试对话框中依次填入所有参数，如下

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点击“测试”按钮，它会开始进行预测，并显示出大概率是什么食物，以及其它可能性的概率

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应用修改

修改脚本

在AppCube的左侧面板中单击“逻辑”按钮，然后依次选中“脚本”—>“Page”—> CNAMEO__EI

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点击脚本后，会呈现一个编辑器页面，页面中就是对应脚本文件的代码了

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let client = modelarts.newClient("ma__food_reg") newClient里面传的参数，就是我们刚刚 Model Arts连接器的名称

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配置demo页

在AppCube的左侧面板中单击“页面”按钮，然后选择“demo”页面

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该页面需要先锁定，方可进行编辑。首先点击左上角“获取锁”按钮，此时左侧会弹出一个“基本组件”

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在页面下方，切换到“事件视图”选项卡，然后选中第三个事件“uploa_on-success_upload_0”,在右侧“JS代码”面板中，修改“apigCode”和“modelId”这两个参数。

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在“模型视图”中可以看到，该demo已经将全部模型绑定到视图中的对应控件上了，不需要我们去人工修改。绑定的方式类似Vue的view-bind方式（一旦数据有变，自动修改控件内容）

注意：修改完代码后，一定要点击这个“保存”按钮，否则修改不会生效！！！ 这里可以额外加个console.log函数，把这两个变量打印出来，如下图

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最后，点击预览按钮（快捷键Alt+Shift+V）即可看到实际发布后的页面了

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点击上传图片后，下面就会出现对应的预测结果了

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使用F12查看日志，可以看到返回的预测结果参数，还有我们刚刚额外加的，打印“apigCode”和“modelId”这两个参数的日志

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遇到问题

如果点击预览没有任何反应，尝试按下F12，进入开发者模式，查看日志打印，就可以发现错误。例如，这里提示我“模型Apig-Code不允许特殊字符，请重新填写”

response Object {
	errCode: "AppCube-233187",
	resCode: "405233187",
	resMsg: "模型Apig-Code不允许特殊字符，请重新填写"
}
xcloud.js:25:13

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这是由于我在修改JS代码后，没有点击工具栏上的“保存”按钮，就直接开始预览了。因此，切记修改代码后一定要点保存（AppCube并不会自动保存代码）

部署 & 发布

点击页面上方的“发布”按钮，然后选择一键部署，可以直接将项目部署到华为云服务器上

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选择“安装包”，可以将应用一键打包

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然后填入应用描述

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点击“打包设置”，可以设置如下3个内容

  1. 版权设置
  2. 出厂数据
  3. 动作设置

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点击“立即打包”，会在左下角出一个进度条，上面标明了打包进度

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打包完成后，你可以进行如下3种操作

  1. 部署
  2. 下载
  3. 详情

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详情页会显示包的详细信息

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点击下载，可以看到，下载的安装包与我们本次实验所用的安装包是相同格式的

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总结

  1. 华为云的Model Arts里面有一个AI模型的应用商店，我们可以从中挑选需要的AI模型，无需掌握复杂的建模知识，拿来即用，开箱即用
  2. AppCube可以帮助我们使用低代码或者零代码，通过拖拉控件绑定变量的方式，简单快速的开发应用
  3. AppCube提供了连接器，可以直接连上Model Arts构建低代码AI应用。只需要修改“apigCode”和“modelId”参数，便可快速实现一个你自己自定义的低代码AI应用了，效率很高，效果非常棒
  4. 部署和发布，都有非常简洁易用的UI界面，对于懒人还支持了一键部署，只要购买了云服务器，就能一键上云，简直太方便好用了

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