基于COVID-19胸部X射线图像集，让低代码（AppCube）AI（ModelArts）加入抗疫【我的低代码AI体验】

       现在各地医院都超负荷运转，在新闻上甚至看到有医生刚为患者看诊完，转头就给自己打点滴；也有持久工作的护士，在病患挤满的医院走廊蹲着稍作休息；在手术室超负荷工作的医生，上一场手术还在的他们，可能下一场就累到倒下。在技术爆炸的时代，技术如何帮助人类更好发展成为了关键。

       以下将会使用COVID-19胸部X射线图像集（COVID-19 Chest X-ray images and Lung masks Database），结合低代码与AI做一个简易的应用。

       数据集介绍：COVID-19胸部X射线图像集，包含COVID-19阳性病例的胸部X射线图像、正常、病毒性肺炎图像的数据，数据包含有1200个COVID-19阳性图像，1341正常图像和1345病毒性肺炎图像。详细介绍请进入连接https://www.kaggle.com/datasets/tawsifurrahman/covid19-radiography-database查看。该次实验每种类型只用200张左右的图片数据。以下实验教程省略如何注册华为云账号，实名认证，使用资费，获取访问秘钥等基本操作。

1. AI Gallery 订阅算法

在AI Gallery可订阅各种上面有的数据集，算法，镜像，模型等，大大减少了重复造轮子花费的时间，同时又降低了查找算法、模型的时间。基本功能如下图所示。

       1.1进入查找算法页面，点击“所有标签”选择计算机视觉下的“图像分类”。

       1.2选择标准

（1）选择支持对应后期进行推理的硬件算法，例如：后期使用CPU,就要注意选择支持CPU推理的算法。

（2）选择支持对应硬件训练的算法，例如：使用GPU训练,就要注意选择支持GPU训练的算法。

这次为方便演示订阅算法：图像分类-ResNet_v1_50,该模型支持CPU、GPU训练，CPU/GPU/Ascend310推理。

1.3在选择好的算法界面点击订阅，当显示“已订阅”时，即订阅成功。如下图所示。

1. 准备数据存放在OBS桶

对象存储服务（Object Storage Service，OBS）是一个基于对象的存储服务，为客户提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力，使用时无需考虑容量限制，并且提供多种存储类型供选择。

2.1在OBS主页面右侧下载OBS客户端（对于上传多个数据很方便）。

2.2根据使用的电脑操作系统选择，这里我选择“window64位下载”。如下图所示。

2.3下载后，按默认安装即可，安装完后登录华为云账号。

2.4创建“covid19-la”桶（全网不能重名）。

2.5在“covid19-la”桶内新建文件夹“COVID-19-Data”文件夹，上传文件夹“COVID-19”，“NORMAL”，“Viral Pneumonia”，实际路径如下图所示。

1. 创建数据集

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。

3.1进入ModelArts主页面，选这数据管理下的数据集，点击创建数据集，输入名称dataset-COVID-19，

标注场景选择图片，标注类型选择图像分类，数据集输入位置选择OBS桶中上传的文件夹COVID-19-Data，数据集输出位置新建COVID-19-Data-output文件夹，添加标签：“COVID-19”，“NORMAL”，“ViralPneumonia”，设置好以上参数，点击“创建”，等待创建好数据集。需要设置的参数如下图所示。

3.2 OBS桶内文件夹，如下图所示。

1. 标注数据与训练模型

4.1点击数据集dataset-COVID-19,进入标注页面，进入页面后要等待一小段时间，待所有数据与OBS桶同步后，在筛选条件中选择各个分类好的文件夹，进行标注，如下图示例。

4.2标注完数据后，进项下一步训练模型。进入ModelArts主页面，选择训练管理再选择训练作业，创建训练作业，如下图所示。

4.3选择在AI Gallery 订阅算的算法，选择发布的数据集dataset-COVID-19，其余没过多要求就按默认参数，如下图所示。

4.4确认训练信息、训练使用的硬件类型、收费等内容。如下图所示。

4.5可以关注训练过程中显示的日志。

4.6训练结束后能看到，模型测试的参考信息（训练后的模型也会出现在输出文件夹中）。如下图所示。

4.7部署模型，点击右上角创建AI应用，最后点击部署，点击在线部署（注意收费）。

5使用示例安装包创建 AppCube 应用。

下载安装包：https://appcube-ai-temp.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/CNAMEO__EI-0.0.1-beta.zip

应用魔方 AppCube轻松构建专业级应用，创新随心所欲，敏捷超乎想象，高效易用的低代码平台。

5.1在AppCube控制台页面，点击管理。

5.2新建应用，流程如下图所示。

5.3上传刚才下载的安装包。

5.4进入首页，可以看到导入的应用 “EI”。

6创建 ModelArts 连接器。

6.1点击 “EI”项目进入应用编辑页面，点击左侧的 “连接器”菜单，在“AI”分类下找到 ModelArts 选项，新建一个连接器。流程如下图所示。

6.2名称：对连接器的命名；

访问秘钥 ID：Access Key Id字段对应的值；

访问秘钥：Secret Access Key字段对应的值；

区域：选择“华北-北京四；

项目ID：ModelArts 在线服务页面中的服务 ID；

连接器设置界面如下图所示。

6.3点击“测试”检测，检查连接器是否可使用，成功会返回如下信息。

选择类型：图片的调用方式，本地上传和直接给图片 URL 都支持；

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 在线服务中的 API 接口中最后一个斜杠（/） 后面的部分；

URL：要进行测试的图片地址（填写分享后OBS中的图片连接即可），图片当前仅支持 jpg、png 格式。

示例如下图所示。

填写完成后点击测试，如果成功即可获得 ModelArts 服务接口返回的JSON返回值，如下图所示：

7应用修改

7.1“连接器”菜单的上方找到“模块树”菜单，打开后找到“page”文件夹下的“xxxx_EI”脚本文件（默认情况此文件为只读状态，需要点击上方的 按钮进行禁用后才可编辑，编辑完成后记得保存并点击 按钮进行启用）。如下图示例，将红色方框中的连接器信息替换为刚刚创建 ModelArts 连接器名称。

7.2修改标准页面

在 page 文件夹中找到 CNAMEO_demo 文件，双击打开，依次点击图示位置，打开页面代码编辑页面。

7.3将代码中的 apigCode 和 modelId 对应的值替换为在线服务 API 接口中的参数。

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 在线服务中的 API 接口中最后一个斜杠（/） 后面的部分；

7.4运行及测试

创建的页面保存后（点击按钮保存），点击左上角预览按钮 ，在预览页面上传图片后，等待几秒，有数据返回即可。

7.5实际上无数据返回，造成该原因是下载的测试安装包，是针对《自动识别101种西式美食》示例项目写的，而这里使我们重新找数据并训练出来的（分类数目与模型也不一样），关于测试安装包里面的代码没找到其它资料，研究一番后依然没找到方法，但在线部署是成功的如下图所示，希望能出个测试安装包的文档，让我们尽情修改，加入更多模型应用，尽情体验appcube低代码的魅力。

   总结：这次体验了AppCude低代码梦幻联动AI能力出色的ModelArts，第一次看到将在线模型部署到手机或电脑端是如此方便，但是实验中也出现了找不到想用功能的文档（包括测试安装包也没有详细资料）。AppCude缺少了一些我需要与我期待的功能，低代码不是程序员或工程师就不用的，随着时代科技的发展，客户或个人都提出了各项技术联动，提高效率，对于一个人来说不同领域需要的知识与使用软件都不同，不可能都学会把各项技术融合在一起。

那么，我觉得低代码更应该重点打通各领域的融合，然后再推出各领域辅助功能，再到核心功能。需要用到低代码很可能都是些对某些领域不清楚或不了解实现技术的，但在自己认知的领域很专业。例如：如果AppCude提供了MQTT协议的客户端，作为物联网的人员，就可以通过这个MQTT协议打通与手机、平板、电脑的数据流，再加上AppCude基本界面设置功能简单就做出人机交互（上位机）程序（一般小项目不愿意接入云端物联网，成本太高，一个温度250到500毫秒上报一条数据（每条数据大小也有限制），如果有1000个传感器，成本就太高了）。

又例如在AppCude加入读取局域网摄像头数据能力（与RTSP类似），再加上ModelArts的在线推理能力（或部署本地AI能力），就能更快解决需要视觉检测的工程项目，AppCude未来更应该向更高能力，以解决工程问题方向为改进迭代，而不是来个简单的业务大屏、问卷调查，人事管理，行政办公为重点。

能让别人盈利，才能让别人掏钱为服务埋单。

感谢这一次AppCude与ModelArts的梦幻联动，这次的体验让我更期待其它联动体验的出现，例如：弄一条视觉检测生产线吧，物联网OpenHarmony设备通过MQTT与平板电脑或电脑（人机交互）、视觉检测昇腾设备通讯控制；看看一个项目时间及技术难度在AppCube加持下能大大降低到什么程度，期待（之前用hi3861_OpenHarmony_V1.0,Atlas200DK,Wincc工业人机交互软件,PLC1214逻辑控制器,云服务器ECS, factoryio工厂仿真软件做过测试，维护难度太高）。

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