摘要：相比于传统的软件开发，AI开发存在以下4个痛点：算法繁多；训练时间长；算力需求大；模型需手动管理，我们可以使用云上AI开发的方式来缓解以上4个痛点。
本文分享自华为云社区《git clone开启云上AI开发》，作者：ModelArts开发者。
已发布地址：https://developer.huaweicloud.com/develop/aigallery/article/detail?id=17052711-f3f5-4b53-bdbc-5d5c7cdc64fa
一、为什么需要云上AI开发？
相比于传统的软件开发，AI开发存在以下4个痛点：
1）算法繁多；
2）训练时间长；
3）算力需求大；
4）模型需手动管理
我们可以使用云上AI开发的方式来缓解以上4个痛点，云上AI开发的优势：
- 任意地点接入，在线开发；
- 云上环境预置多种主流深度学习框架，开“箱“即用；
- 云端充足算力、TB级数据存储，支持重型训练任务；
- 云端平台具备训练任务版本化管理，AI开发更可靠、可高效；
二、云上AI开发主要步骤
三、具体操作步骤
步骤一 Notebook调试
1.准备Python环境
进入ModelArts控制管理台，点击【开发环境】–> 【Notebook】，进入notebook列表页面，点击页面左上角“创建”按钮，新建一个notebook，填写参数，下图所示：
点击“立即创建”，确认产品规格后，点击提交，完成Notebook的创建。
返回Notebook列表页面，等待新创建Notebook状态变为“运行中”后，点击名称进入Notebook。
进入Notebook页面后，打开terminal，如下图所示：
输入如下命令，查看已安装Python环境信息
conda info -e 点此链接GitHub - IDEA-Research/DINO，下面将以此开源算法为例，演示如何在华为云Notebook上快速运行,算法详细介绍请参考 README.md 。
1）在terminal里继续输入如下命令，克隆仓库
git clone https://github.com/IDEACVR/DINO
cd DINO 如上图所示，表示已完成代码克隆，点击左侧任务栏顶部刷新按钮，即可查看代码。
2）查看Pytorch版本
pip list | grep torch 3）安装其他需要的包
pip install -r requirements.txt 4）编译CUDA算子
cd models/dino/ops
python setup.py build install
# unit test (should see all checking is True)
python test.py
cd ../../.. # 回到代码主目录 2.准备数据和预训练参数文件
1）进入控制台，将光标移动至左边栏，弹出菜单中选择“服务列表”->“存储”->“对象存储服务OBS”，如下图所示：
点击“创建桶”按钮进入创建界面。
开始创建。配置参数如下：
① 复制桶配置：不选
② 区域：华北-北京四
③ 桶名称：自定义，将在后续步骤使用
④ 数据冗余存储策略：单AZ存储
⑤ 默认存储类别：标准存储
⑥ 桶策略：私有
⑦ 默认加密：关闭
⑧ 归档数据直读：关闭
单击“立即创建”>“确定”，完成桶创建。
点击创建的“桶名称”->“对象”->“新建文件夹”，创建一个文件夹，用于存放后续数据集。
2）下载COCO 2017数据集子集。该数据集包括train（5000张），val（5000张）及标注文件。进入下载详情页面，下载方式选择对象存储服务（OBS），目标区域选择华北-北京四，目标路径选择1中在OBS中创建的路径，用于数据集存储，如下图所示：
点击“确认”，跳转至我的下载页面，可以查看数据集下载详情，等待数据集下载完成，如下图所示：
返回Notebook页面，新建一个ipynb文件，编写导入数据集脚本，运行代码，运行完毕后，点击任务栏上方“刷新”按钮，即可查看导入dataset，如下图所示：
import moxing as mox
mox.file.copy_parallel({obs_path},{notebook_path}) 说明：
{obs_path}为OBS存储数据集的位置
{notebook_path}为数据集在notebook中的存储路径
3）下载DINO 模型 checkpoint “checkpoint0011_4scale.pth”，下载完成后，返回Notebook页面，在DINO页面，创建文件夹ckpts，用于存放下载的checkpoint。
进入文件夹，点击任务栏上方”上传“按钮，选择下载完成的checkpoint 路径，文件大小超过100MB，需选择OBS中转，等待数据上传完毕，如下图所示：
3.运行代码
1）执行下面的命令,评估预训练模型,你可以期待得到最终的AP大约49.0。
bash scripts/DINO_eval.sh /path/to/your/COCODIR /path/to/your/checkpoint 说明：
/path/to/your/COCODIR 为Notebook数据集的存储路径
/path/to/your/checkpoint 为Notebookcheckpoint存储路径
如下图所示：
整个过程约等待13分钟左右，运行结果如下：
2）推理及可视化
打开DINO目录下的inference_and_visualization.ipynb，选择Kernel Pytorch-1.8，如下图所示：
修改代码：
...
model_checkpoint_path = "ckpts/checkpoint0011_4scale.pth" # 修改checkpoint路径
...
args.coco_path = "../dataset" # 修改coco数据集路径 运行代码查看推理结果。
步骤二 运行训练作业
1.保存镜像
1）返回ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择**“开发环境 > Notebook”**，进入新版Notebook管理页面。在Notebook列表中，点击名称进入创建的Notebook详情页
2）点击右侧“更多”，选择“保存镜像”
3）在保存镜像对话框中，设置组织、镜像名称、镜像版本和描述信息。单击“确认”保存镜像。
在“组织”下拉框中选择一个组织。如果没有组织，可以单击右侧的“立即创建”，创建一个组织。创建组织的详细操作请参见创建组织。
同一个组织内的用户可以共享使用该组织内的所有镜像。
4）镜像会以快照的形式保存，保存过程约5分钟，请耐心等待。此时不可再操作实例（对于打开的JupyterLab界面和本地IDE 仍可操作）。
5）镜像保存成功后，实例状态变为**“运行中”**，用户可在“镜像管理”页面查看到该镜像详情。
6）单击镜像的名称，进入镜像详情页，可以查看镜像版本/ID，状态，资源类型，镜像大小，SWR地址等。
7）还可在左侧菜单栏中选择**“镜像管理”**，查看镜像列表及详情，如下图所示：
2.上传训练代码
返回Notebook页面，在新建的ipynb中输入以下代码，完成代码上传至OBS桶中
mox.file.copy_parallel("./DINO/","obs://dino-coco/DINO") 如下图所示：
3.创建训练作业
1）在左侧菜单栏中选择**“训练管理 > 训练作业”**，点击右上角“创建训练作业”，如下图所示：
2）参数配置
创建方式：自定义算法
启动方式：自定义，选择已保存镜像
启动命令：
cd ${MA_JOB_DIR}/DINO && python main.py -c config/DINO/DINO_4scale.py --options dn_scalar=100 embed_init_tgt=TRUE dn_label_coef=1.0 dn_bbox_coef=1.0 use_ema=False dn_box_noise_scale=1.0 训练输入：选择OBS桶内上传代码路径
训练输出：选择创建的OBS桶，点击新建文件夹，创建一个文件夹，用于存放训练输出，如下图所示：
资源池：公干资源池
资源类型：GPU
规格： GPU: 1*NVIDIA-V100(32GB) | CPU: 8 核 64GB 3200GB
永久保存日志：开启，选择OBS桶，新建文件夹，用于存放训练日志，如下图所示：
事件通知：开启，可监控训练作业的事件的状态，可短信通知。
主题名：如不存在点击右侧“创建主题”。主题是消息发布或客户端订阅通知的特定事件类型。它作为发送消息和订阅通知的信道，为发布者和订阅者提供一个可以相互交流的通道。
事件：全部勾选
自动停止：可开启（训练时长大于1小时）
如下图所示：
3）参数设置完成之后，点击提交，确认训练信息，点击“确认”
跳转至训练作业列表，等待创建的训练作业，可点击训练作业名称，查看详细信息，系统日志，及资源占用情况，如下图所示：
4）在训练任务跑完之后，可在“代码目录”处在线编辑代码，保存之后，可再次进行训练模型，如下图所示：
4.训练输出
训练完成之后，可在配置的OBS训练输出路径查看训练结果