前言

本文阐述内容主要围绕于低代码开发，【ModelArts】与【Astro】，之前很多的活动中我们能经常看到他的身影。而且基于低代码的使用，方便了很多刚刚入门的朋友们，让自己也能在初学没多久的情况下快速的训练模型，得到自己想要的结果，让AI的便利快速延伸到生活中的每个角落。在两个产品介绍完毕后我们会通过一个【钢筋检测模型】示例作为本次低代码Al实战营的练习。

1、ModelArts概述

ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、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。

需求方向分析与ModelArts优势

大家都知道，当前AI产业正在如火如荼的发展中，工业、 医疗、安防、教育等行业公司纷纷引入AI，众多企业都在期待着引领行业智能化步伐。

说容易，但是在落地过程中出现了诸多的问题。

1. 数据量指数增长。
2. 模型越来越复杂。
3. 数据标注、训练、部署非常耗时。
4. AI算力资源稀缺而又昂贵。
   
   

ModelArts优势

华为云面向AI开发者提供一个用得起，用的快，的产品，这就是ModelArts，ModelArts支持海量数据预处理、大规模分布式训练、自动学习,具备端边-云
模型按需部署能力,可帮助用户快速训练和部署模型、管理全周期AI工作流。最能让您感受到的是以下这两点：

• 降低AI开发门槛
• 助力企业AI产业化应用
  

ModelArts全程可视化管理大大的降低了开发门槛，企业可以用最低的技术成本将进行企业AI产业化应用。

ModelArts,致力打造行业AI落地首选平台

让AI开发变得更简单，更方便， 这里华为云平台也提供了整个在线学习的课程内容，在下表中您可以找到一切有关于ModelArts的学习内容。

AI Gallery：构筑AI供需桥梁，共建共享AI生态社区

ModelArts从数据处理到服务部署提供了整个【底座技术】支撑。

数据处理

数据处理这个部分可在下图中看到整个工作分布，这里提供了两个标注【团队标注】也就是人工标注，还有【智能标注】。智能标注是基于半自动学习的，帮大家找到标注位置，尽可能的降低人工标注量，

模型训练：使用预置算法更便捷

80+预置模型

主要覆盖：图像分类、目标检测、图像分割、搜索推荐、强化学习、文字识别、文本、语音等场景。

• 基于开源或行业数据集
• 实现精度和速度优化
• 支持使用开发者自编写的代码
  

AI Gallery——提供了算法，我们可以在官方示例中看到，可用于创建对应的作业进行训练。

向导式一键训练

这里我留了一张整个训练的前的整个流程，希望能给到大家帮助。

ModelArts是面向全方位的技术人员，所以整个教程内容是非常详细的，并且提供了很多已经训练好的模型可以直接进行二次训练或使用。

现成的模型可以直接使用。

步骤1：上传并标注数据

步骤2：训练模型

步骤3：验证并发布模型

Workflow：有序的任务执行模板

开发态：使用Workflow的PythonSDK开发和调测流水线。
运行态：可视化配置运行生产好的流水线。

ModelArts体验主页

主页地址，在新窗口打开

这里给了非常完整的演示流程。

之前写过一套完整的示例，包括有些容易误操作的地方均有提示，链接在此，提供给大家参考，非常详细的步骤。

https://bbs.huaweicloud.cn/blogs/328987

模型部署:端、边、云全场景Al部署

AI模型提供了在线服务、批量服务、边缘服务。在线服务支持高吞吐量，低延时，自动收缩以及推理优化，批量服务支持大批量数据推理任务以及高效的分布式计算，边缘服务这里分为了两个部分，与IEF深度整合与支持华为Ascend AI芯片，以及支持华为HiLens，SDC，CloudLink等设备。

2、华为云Astro

华为云Astro原名AppCube。本次我们分为三个模块为大家介绍华为云Astro。

1、Astro产品演进路径
2、Astro Zero轻应用构建能力架构
3、Astro Zero关键能力

Astro产品演进路径

下图可以看到产品的整个演进路径，其中零码/低码是我们本次主要说明的内容。

Astro Zero轻应用构建能力架构

资产生命周期包含：设计与开发、调试与测试、部署与运维、运营四个模块进行周而复始的资产复用。

下图的【开发者服务】中我们可以看到，我们这里是【零代码应用】【低代码应用】，在一定的业务逻辑内，以【拖拉拽】的方式，更简单、更快捷、更好的服务于中小型企业。

Astro Zero关键能力

第一个关键能力：在这里您可以真正的感受到【拖拉拽】的快速应用构建，在下图的标准页面内可以看到，所有的功能都是中文提示，更加方便。

第二个关键能力：在【脚本编写】中可以看到我们使用的是最新的TS语言，并且预置了脚本标准库，使用起来大大的降低了脚本开发周期，节约开发成本。

第三个关键能力：通过【连接器】我们对接了ModelArts与obs的，以及OCR人脸识别等服务。对接的过程中进行了统一身份的认证，保证了身份信息的安全。

标准页面

标准页面基于Vue技术栈，并预置4类基础组件，也可以支持自定义开发的扩展组件。

标准页面实现流程:

在“设计视图”拖拽组件到页面，然后在“模型视图”定义相关模型，并在【属性】中设置拖拽组件对应的模型、在【事件】中进行设置组件事件、事件编排，完成复杂的业务功能。

灵活的脚本编写能力

脚本能力使用最新的TS语言，并预置脚本标准库，方便快速开发脚本。

脚本页面实现流程:

在编写代码的区域，输入基于TS语法的代码。确认无误后，保存代码，点击“运行”测试代码。得到正确返回后，点击【启用】启用脚本。

丰富快捷的集成能力

连接器：

• 预置丰富的华为云基础服务和行业资源
• Restful、SOAP标准接口批量导入
• 非标准接口通过Roma Connector适配转换后批量导入
• 支持通过华为云函数工作流定制Serverless服务
  

统一身份认证：

• 开放认证服务集成能力，使用访问秘钥和项目ID，确保应用安全。
  

3、低代码AI应用开发小试牛刀——【钢筋检测模型】

示例流程：

1. 背景介绍
2. 模型开发
3. 应用开发
4. 抛砖引玉
   

背景介绍

低代码概:念雏形最早出现在1982年James Martin的《Application Development Without Programmers》一书中。

1、AI Gallery，AI知识&实训社区，助你从0到1成为AI开发达人!

2、低代码开发平台应用魔方【Astro Zero】提供全场景可视化开发能力和端到端部署能力，加速数字化转型。

作为智慧工地的一环，钢筋检测模型解决了工地现场材料验收员清点钢筋数量过程繁琐、速度慢，成本高等痛点。

模型开发

我们可以在【在线服务】中进行一个简单的调试，例如，上传钢筋捆的图片，会返回一个响应的结果，这个结果是返回信息以及执行度。

应用开发

这里会涉及一定的代码编写，就是图中的【逻辑编写】，调试完毕后可以直接进行【一键部署】大大的加快了部署的流程。

抛砖引玉

当我们发布后可以在控制台中直接进入并通过RESTful接口的方式进行调用测试。

识别效果：下图是钢筋捆的查询的数量，可以在图中发现一些误判和漏判的情况，

通过【Astro Zero】发布

我们在【标准页面】中通过【拖拉拽】的方式先构建一个应用的UI页面。在左侧列表中我们能看到【逻辑】，在【逻辑】中我们编辑好代码，也是唯一需要具体业务逻辑判断的操作，编写完毕后即可进入最后的【发布】操作。

发布效果：

使用效果：

总结

从整个业务角度出发，【低代码】平台降低了入门的门槛，可以让开发者更快的构建应用，大大的缩短的项目周期，抹去了很多开发环境的配置。

本期我们了解到了【ModelArts】来负责低代码模型的训练，【AI Gallery】链接了供需的关系，【Astro】负责创建AI的应用。

本文参与华为云社区【内容共创】活动第22期。

任务27：低代码AI应用开发实战营