前言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。基础环境准备在使用 ModelArts 进行 AI 开发前，需先完成以下基础操作哦（如有已完成部分，请忽略），主要分为4步（注册–>实名认证–>服务授权–>领代金券）：使用手机号注册华为云账号：点击注册点此去完成实名认证，账号类型选"个人"，个人认证类型推荐使用"扫码认证"。点此进入 ModelArts 控制台数据管理页面，上方会提示访问授权，点击【服务授权】按钮，按下图顺序操作：进入 ModelArts 控制台首页，如下图，点击页面上的"彩蛋"，领取新手福利代金券！后续步骤可能会产生资源消耗费用，请务必领取。以上操作，也提供了详细的视频教程，点此查看：ModelArts环境配置简介Segment AnythingSegment Anything Model（SAM）通过点或框等输入提示生成高质量的对象分割区域，并且可以用于为图像中的所有对象生成分割区域。它已经在1100万张图像和11亿个分割区域的数据集上进行了训练，并且在各种分割任务上具有强大的零样本性能。SAM 的工作原理：可提示分割在自然语言处理和最近的计算机视觉领域，最令人兴奋的发展之一是基础模型的发展，这些基础模型可以使用提示技术（prompting）对新数据集和任务执行零样本和小样本学习。我们从这类工作中汲取了灵感。我们训练 SAM 为任何提示返回有效的分割掩码，其中提示可以是前景/背景点、粗框或掩码、自由格式文本。或者一般来说，提示图像中要分割的内容的任何信息。有效掩码的要求仅仅意味着即使提示不明确并且可能指代多个对象（例如，衬衫上的一个点可能表示衬衫或穿着它的人），输出也应该是一个合理的掩码对象之一。此任务用于预训练模型并通过提示解决一般的下游分割任务。我们观察到预训练任务和交互式数据收集对模型设计施加了特定的限制。特别是，该模型需要在Web浏览器的CPU上实时运行，以允许我们的标注者实时交互地使用 SAM 以高效地进行标注。虽然运行时限制意味着质量和运行时之间的权衡，但我们发现简单的设计在实践中会产生良好的结果。具体地，图像编码器为图像生成一次性嵌入向量，而轻量级编码器将任何提示实时转换为嵌入向量。然后将这两个信息源组合在一个预测分割掩码的轻量级解码器中。在计算图像嵌入后，SAM 可以在 50 毫秒内根据网络浏览器中的任何提示生成一个分割。SAM模型总体上分为3部分：绿色的图像编码器，基于可扩展和强大的预训练方法，我们使用MAE预训练的ViT，最小限度地适用于处理高分辨率输入。图像编码器对每张图像运行一次，在提示模型之前进行应用。紫色的提示编码器，考虑两组prompt：稀疏（点、框、文本）和密集（掩码）。我们通过位置编码来表示点和框，并将对每个提示类型的学习嵌入和自由形式的文本与CLIP中的现成文本编码相加。密集的提示（即掩码）使用卷积进行嵌入，并通过图像嵌入进行元素求和。橙色的提示编码器，掩码解码器有效地将图像嵌入、提示嵌入和输出token映射到掩码。该设计的灵感来自于DETR，采用了对（带有动态掩模预测头的）Transformer decoder模块的修改。Segment Anything适配ModelArts使用方法：输入一个图像，通过Segment Anything模型即可获得图像所有目标的分割点位置，再通过位置将图像进行分割保存。🔹 本案例需使用 Pytorch-1.8 GPU-P100 及以上规格运行🔹 点击Run in ModelArts，将会进入到ModelArts CodeLab中，这时需要你登录华为云账号，如果没有账号，则需要注册一个，且要进行实名认证，参考《ModelArts准备工作_简易版》 即可完成账号注册和实名认证。 登录之后，等待片刻，即可进入到CodeLab的运行环境🔹 出现 Out Of Memory ，请检查是否为您的参数配置过高导致，修改参数配置，重启kernel或更换更高规格资源进行规避❗❗❗1.环境准备拷贝代码，并安装依赖库2.加载模型3.一键分割所有目标4.保存所有分割的图片将所有识别出来的分割位置进行分割，并保存成图片。5. Gradio可视化部署5. Gradio可视化部署为了方便大家使用一键分割案例，当前增加了Gradio可视化部署案例演示。运行如下代码，Gradio应用启动后可在下方页面进行一键分割图像，您也可以分享public url在手机端，PC端进行访问生成图像。

这是一组小朋友随手的涂涂画画：但有了AI这只“魔法棒”，它们变成了这样：登录华为云ModelArts，上传你的涂鸦线稿，只需简单几步就可以秒变精美艺术画！快来试试吧~大朋友可以找回童年涂鸦的乐趣，小朋友也能够体验妙笔生花的美妙，和家人共同完成一份特别的儿童节作品。上传你的作品，赢一波儿童节礼物！童心未泯的你是不是也想试试呢？在华为云ModelArts上传你的涂鸦线稿，一键生成精美画作，体验Scribble2img涂鸦生图的乐趣，将天马行空的想象变为真实的图像吧！活动时间：即日起至6月8日因回帖人数不满足条件，暂不开奖。活动奖励：当有效回帖人数≥60人将开启奖励在所有有效参与用户中1)抽取2个幸运奖，礼品为电动牙刷1个2)抽取10个参与奖，礼品为文件收纳袋1个此活动和华为云AI Gallery评论区抽奖活动不冲突，可以在两个平台返图，获取双份礼品。点此参与华为云AI Gallery评论区活动。本次活动结束后，如满足开奖条件，由华为云工作人员将符合抽奖条件的用户名单优先导入至巨公摇号平台（https://www.jugong.wang/random-portal/）内，抽取各奖项，并截屏公示抽奖过程。如您不同意此抽奖规则，请勿参加本次活动。活动规则：在活动有效期内，评论区回帖有效作品，即可参与抽奖。有效作品说明：运行图像质量高，画作内容清晰不得上传单一图形作品，作品内容饱满，积极向上不得抄袭他人作品，如出现同样作品，早发布的为有效作品每人只可上传一次作品如何生成作品？简单四步，AI涂鸦一键成画基于ModelArts，无需加载系统软件，购买计算资源，不懂代码也能使用AI将简单的涂鸦线稿一键成画。（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。）具体步骤如下： 1. 访问页面，点击Run in ModelArts按钮，进入到ModelArts CodeLab运行环境中（需要先注册华为云账号并完成实名认证）2. 切换运行环境，选择限时免费的GPU-P100规格，目前每个用户每天可以享受3小时的免费时长。然后点击代码块前面的三角形运行按钮，即可自动运行，完成模型的加载。切换规格点击三角形按钮运行代码3. 依次运行完代码后，在右边文件夹ControlNet/test_imgs/路径下，上传相册里的涂鸦图片当然，如果你想涂鸦的同时生成图像，在ModelArts里通过Gradio可视化部署即可实现；也可以邀请朋友们一同创作，将生成的链接发给他们，就能直接通过手机或者电脑访问，在画布里自由创作。4.设置你对图像的具体要求，例如画面的描述词、质量、剪裁等，生成图像。简单四步，就可以让小朋友的简单涂鸦线稿，变成各种自定义风格的艺术图像啦！完成体验后快快回复评论，参与抽奖吧！用户限制说明:1.参加本次社区活动的用户必须为华为云注册用户。同时为保证活动公平性，禁止用户以IAM账号身份参与活动，否则将视为无效。2.领取奖品的用户需为华为云实名用户，未完成实名认证的用户将不发放活动奖励。3.本次活动如一个实名认证对应多个账号，只有一个账号可领取奖励。如在同一概率活动中，同一账号重复获奖，只发放首先获奖奖品。4.本次活动一个实名认证账号只能对应一个收件人，如同一账号填写多个不同收件人，不予发放奖励。5.请开发者不要在活动期间随意修改社区昵称和华为云账号，由此产生的统计问题，如过了申诉期，小助手不再处理。（申诉期为活动结果公示3天内。）6.请勿多次回复刷楼，每人仅限回复一次。奖品发放说明:1. 每位参加活动的开发者用户理解并同意，为联系获奖开发者用户以及奖品发放的需要，开发者用户须在参与活动之时提供您的真实个人信息，包括：姓名、性别、联系方式、电子邮箱、通讯地址、行业、公司和职位，活动主办方将仅为前述目的以及适用法律限度内收集和使用开发者用户的个人信息（开发者用户在向华为云提交个人信息之前，应阅读、了解华为云《隐私政策声明》；开发者用户参加本活动视为理解并同意华为云《隐私政策声明》、《华为云开发者生态隐私声明》网页地址如下：cid:link_2、cid:link_1 ）。获奖开发者用户需在截止时间在获奖信息收集表中填写获奖信息，活动结束且开发者用户填写完整领奖信息后14个工作日内，将统一发出奖品，所有实物奖品包邮，不额外收取任何费用。华为云遵守《中华人民共和国个人信息保护法》规定，将以上个人信息仅用于礼品发放之目的，不会向任何第三方披露，所有信息将在华为云问卷系统留存2个月，礼品发放完毕后即删除。若由于获奖开发者用户自身原因（包括但不限于提供的联系方式有误、身份不符或者通知领奖后超过30天未领取等）造成奖品无法发送的，视为获奖开发者用户放弃领奖。2. 为保证活动的公平公正，华为云有权对恶意刷活动资源（“恶意”是指为获取资源而异常注册账号等破坏活动公平性的行为），利用资源从事违法违规行为的开发者用户收回抽奖及奖励资格。3. 若发放奖品时，出现库存不足，则优先发放等价值的其他奖品。4. 所有参加本活动的开发者用户，均视为认可并同意遵守《华为云开发者用户协议》，包括以援引方式纳入《华为云开发者用户协议》、《可接受的使用政策》、《法律声明》、《隐私政策声明》、相关服务等级协议（SLA），以及华为云服务网站规定的其他协议和政策（统称为“云服务协议”）的约束。云服务协议链接的网址：cid:link_35.如果您不同意本活动规则和云服务协议的条款，请勿参加本活动。

ModelArts的AI Gallery，发布了较多官方算法，可以帮助AI开发者快速开始训练和部署模型。对于不熟悉ModelArts的用户，可以快速订阅官方推荐算法实现模型训练全流程。AI Gallery不仅可以订阅官方发布算法，也支持用户发布自定义算法和订阅其他开发者分享的算法。为了使用他人或者ModelArts官方分享的算法，需要将AI Gallery的算法订阅至ModelArts中。查找算法在ModelArts控制台，“算法管理>我的订阅”中，单击“订阅更多算法”，可跳转至“AI Gallery”页面，查找相应的算法。在ModelArts控制台，直接在左侧菜单栏中选择“AI Gallery”，进入“AI Gallery”页面，在“资产集市 > 算法”页面查找相应的算法。​在AI Gallery的算法模块，根据算法的业务场景。订阅算法进入“AI Gallery”，选择“资产集市 > 算法”页签，查找您需要的算法并单击算法名称，进入算法详情页，单击算法详情页右侧的“订阅”，订阅您所需的算法。订阅后的算法，状态变为“已订阅”，并且将自动展现在“算法管理 > 我的订阅”页面中。单击“前往控制台”，选择云服务区域，进入“算法管理 > 我的订阅”页面进入此页面内，单击“产品名称”左侧的小三角，展开算法详情，在“版本列表”区域，单击“创建训练作业”即可进行后续操作。

自动学习流程使用ModelArts自动学习开发AI模型无需编写代码，您只需上传数据、创建项目、完成数据标注、发布训练、然后将训练的模型部署上线。新版自动学习中，该流程可完全由workflow进行承载。开发者可以通过 Workflow 进行有向无环图（Directed Acyclic Graph，DAG）的开发，整个DAG的执行就是有序的任务执行模板，依次执行从数据标注、数据集版本发布、模型训练、模型注册到服务部署环节。自动学习操作流程workflow运行流程项目类型    图像分类    图像分类项目，是对图像进行分类。需要添加图片并对图像进行分类标注，完成图片标注后开始模型训练，即可快速生成图像分类模型。可应用于商品的自动分类、运输车辆种类识别和残次品的自动分类等。例如质量检查的场景，则可以上传产品图片，将图片标注“合格”、“不合格”，通过训练部署模型，实现产品的质检。    物体检测    物体检测项目，是检测图片中物体的类别与位置。需要添加图片，用合适的框标注物体作为训练集，进行训练输出模型。适用于一张图片中要识别多个物体或者物体的计数等。可应用于园区人员穿戴规范检测和物品摆放的无人巡检。    预测分析    预测分析项目，是一种针对结构化数据的模型自动训练应用，能够对结构化数据进行分类或者数据预测。可用于用户画像分析，实现精准营销。也可应用于制造设备预测性维护，根据设备实时数据的分析，进行故障识别。    声音分类    声音分类项目，是识别一段音频中是否包含某种声音。可应用于生产或安防场景的异常声音监控。    文本分类    文本分类项目，识别一段文本的类别。可应用于情感分析或新闻分类等场景。

ModelArts与华为云的其他服务类似，对外暴露的每个功能，都通过IAM的权限来进行控制。比如，用户（此处指IAM子用户，而非租户）希望在ModelArts创建训练作业，则该用户必须拥有 "modelarts:trainJob:create" 的权限才可以完成操作（无论界面操作还是API调用）。而ModelArts还有一个特殊的地方在于，为了完成AI计算的各种操作，AI平台在任务执行过程中需要访问用户的其他服务，典型的就是训练过程中，需要访问OBS读取用户的训练数据。在这个过程中，就出现了ModelArts“代表”用户去访问其他云服务的情形。从安全角度出发，ModelArts代表用户访问任何云服务之前，均需要先获得用户的授权，而这个动作就是一个“委托”的过程。用户授权ModelArts再代表自己访问特定的云服务，以完成其在ModelArts平台上执行的AI计算任务。ModelArts提供了一键式自动授权功能，用户可以在ModelArts的全局配置功能中，快速完成委托授权，由ModelArts为用户自动创建委托并配置到ModelArts服务中。一键式自动授权方式为保证使用业务过程中有足够的权限，基于依赖服务的预置系统策略指定授权范围，创建的委托的权限比较大，基本覆盖了依赖服务的全部权限。如果您需要对委托授权的权限范围进行精确控制，请使用定制化委托授权。约束与限制    华为云帐号        只有华为云帐号可以使用委托授权，可以为当前帐号授权，也可以为当前帐号下的所有IAM用户授权。        多个IAM用户或帐号，可使用同一个委托。        一个帐号下，最多可创建50个委托。        对于首次使用ModelArts新用户，请直接新增委托即可。一般用户新增普通用户权限即可满足使用要求。如果有精细化权限管理的需求，可以自定义权限按需设置。    IAM用户        如果已获得委托授权，则可以在全局配置页面中查看到已获得的委托授权信息。        如果未获得委托授权，当打开“访问授权”页面时，ModelArts会提醒您当前用户未配置授权，需联系此IAM用户的管理员帐号进行委托授权。添加授权登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏选择“全局配置”，进入“全局配置”页面。“授权对象”选择IAM子用户选择联邦用户委托用户查看权限可以在“全局配置”页面的授权列表中，查看已经配置的委托授权内容。单击授权内容列的“查看权限”，可以查看该授权的权限详情。

问题现象在JupyterLab中使用git插件时，当git clone私有仓库和git push文件时会出现如下报错：原因分析原因为Github已取消密码授权方式，此时在git clone私有仓库和git push文件时需要在授权方式框中输入token。解决方案使用token替换原先的密码授权方式，在git clone私有仓库和git push文件时，需要在授权方式框中输入token（见下图）；具体获取token方式请参考查看GitHub中Personal Access Token信息。

另一种经常用于图像识别和分类的深度学习算法是卷积神经网络（CNN）。下面是卷积神经网络算法的详细介绍：数据预处理：与前一个算法类似，卷积神经网络也需要进行数据预处理，以便将其转换为适合构建卷积神经网络的格式。这通常包括数据清洗、缺失值填充和特征选择等步骤。卷积神经网络模型：卷积神经网络由多个卷积层和池化层组成，每个卷积层和池化层都由多个神经元组成。卷积层和池化层的作用是提取输入数据中的特征，并将其传递给下一层的神经元。卷积神经网络训练：卷积神经网络模型构建完成后，我们需要使用训练数据来训练模型。训练过程中，我们将输入数据传递给模型，模型会计算输出结果并根据误差进行反馈和调整。训练通常采用反向传播算法进行优化。预测：训练完成后，我们可以使用训练好的模型对新数据进行预测。预测过程中，我们将新数据传递给模型，模型会计算输出结果并根据误差进行反馈和调整。卷积神经网络算法的优点包括：高性能：卷积神经网络在处理图像和语音等数据时具有很好的性能，它可以在很短的时间内得到准确的结果。局部连接权重：卷积神经网络中的卷积层和池化层通常使用局部连接权重，这有助于加速训练过程并提高模型的准确性和鲁棒性。容易扩展：卷积神经网络通常具有很好的可扩展性，即它可以轻松地添加新的卷积层和池化层。这使得它成为一种很好的监督学习算法，可以用于许多不同领域的任务。可解释性强：卷积神经网络是一种结构化的算法，它可以很好地解释其学习过程，使得人们能够理解和解释算法的结果。然而，卷积神经网络算法也存在一些缺点：计算复杂度高：构建和训练卷积神经网络需要大量的计算资源和时间，这使得它在处理大规模数据时表现不佳。模型大小和参数数量：卷积神经网络通常具有很大的模型大小和参数数量，这使得模型难以在较小的数据集上进行训练和优化。容易过拟合：在训练过程中，卷积神经网络可能会陷入局部最优解，导致模型表现不佳。

当谈论人工智能算法时，一个常见的算法是决策树。决策树是一种树形结构的分类器，它可以用来对数据进行分类或回归分析。下面是决策树算法的详细介绍：数据预处理：决策树算法需要进行数据预处理，以便将其转换为适合构建决策树的格式。这通常包括数据清洗、缺失值填充和特征选择等步骤。建立决策树模型：在数据预处理之后，决策树算法开始构建决策树模型。通常情况下，决策树的最终形状由一个决策树叶子节点和根节点组成。每个节点都表示一个特征或者一个决策。决策树剪枝：为了使决策树更加健壮，算法需要对决策树进行剪枝。这是通过停止增加或减少节点来完成的。剪枝可以消除无用的节点，使得算法能够更好地拟合数据。预测：决策树算法的最后一步是使用训练好的模型对新数据进行预测。通常情况下，我们将新数据输入到模型中，然后根据模型的输出结果进行分类或回归预测。决策树算法的优点包括：分类性能好：决策树可以对数据进行分类，并且在很多情况下表现优于其他分类算法，如朴素贝叶斯、支持向量机等。可解释性强：决策树是一种结构化的算法，它可以很好地解释其分类或回归的过程，使得人们能够理解和解释算法的结果。自动递归：决策树是一种自动递归的算法，它可以自动搜索最优的划分特征子集和最优的属性值。这有助于避免过拟合问题，并且提高算法的准确性和鲁棒性。泛化能力强：决策树算法通常具有很好的泛化能力，即它可以在不同的数据集上表现出相似的性能。这使得它成为一种很好的监督学习算法，可以用于许多不同领域的任务。然而，决策树算法也存在一些缺点：训练数据过度依赖：决策树算法通常需要大量的训练数据来进行模型训练。如果训练数据不足或者质量不佳，那么算法可能会过度拟合数据，导致预测结果不准确。特征重要性权重问题：在训练决策树时，特征的重要性权重通常是一个棘手的问题。如果特征之间的相关性较低，那么它们的权重就应该被设置得较低，否则会影响模型的准确性和鲁棒性。局部最优问题：在构建决策树时，可能会出现局部最优问题，即某些子节点可能会过度拟合数据。这可能导致模型在某些情况下表现不佳。解释性差：决策树本质上是一种黑盒模型，即它很难解释其决策过程。这限制了人们对算法结果的理解和解释。总之，决策树算法是一种非常流行且有效的机器学习算法，它具有很好的分类性能、可解能力和可扩展性。然而，它也存在一些限制和缺点，因此在实际应用中需要根据具体情况进行权衡和选择。

PyTorch是一个开源的深度学习框架，它最初由Facebook开发，现在由Google开发并维护。PyTorch的设计目标是提供一个简单、高效、灵活的工具，使得开发人员能够快速地搭建和训练深度学习模型。它的文档和教程非常丰富，可以帮助开发人员快速上手，并且提供了大量的示例代码和可视化工具，使得开发人员可以更直观地理解和掌握PyTorch。PyTorch的主要特点包括：灵活性：PyTorch提供了丰富的工具和库，开发人员可以使用这些工具和库来构建和训练各种深度学习模型，包括卷积神经网络、循环神经网络、自编码器等。同时，PyTorch还支持分布式训练，可以让多个开发人员同时训练同一个模型。简单性：PyTorch的设计理念是简化深度学习模型的构建和训练过程，使得开发人员能够快速上手。它的API非常简单明了，可以帮助开发人员快速构建和训练模型。可扩展性：PyTorch具有很好的可扩展性，可以轻松地添加新的模型、算法和工具。它支持动态图和静态图两种方式来构建模型，可以满足不同场景的需求。易用性：PyTorch的文档和教程非常详细，使得开发人员可以快速上手。它还提供了大量的示例代码和可视化工具，使得开发人员可以更直观地理解和掌握PyTorch。PyTorch的应用场景包括：计算机视觉：PyTorch在计算机视觉领域有广泛的应用，如图像分类、目标检测、语义分割等。自然语言处理：PyTorch在自然语言处理领域也有广泛的应用，如文本分析、文本生成、情感分析等。人工智能推荐系统：PyTorch在人工智能推荐系统中有广泛的应用，如基于协同过滤的推荐系统、基于内容过滤的推荐系统等。机器学习：PyTorch在机器学习领域有广泛的应用，如分类、回归、聚类等。总的来说，PyTorch是一个非常流行且功能强大的深度学习框架，它可以帮助开发人员快速构建和训练各种深度学习模型，并且支持分布式训练，可以让多个开发人员同时训练同一个模型。随着深度学习技术的不断发展和应用场景的不断扩展，PyTorch在未来将会有更广泛的应用。

TensorFlow是一种用于构建和训练机器学习模型的开源软件库。它最初由Google开发，现在由Google和开源社区共同维护。TensorFlow使用数据流图来表示计算，其中节点表示数学操作，边缘表示多维数据集（张量）之间的依赖关系。这种表示方法使得TensorFlow可以自动地在CPU和GPU等设备上并行执行计算，从而提高了计算速度。TensorFlow的特点包括：灵活性：TensorFlow支持各种类型的机器学习算法，包括神经网络、决策树和随机森林等。同时，它还支持各种数据类型和输入格式，包括图像、文本和声音等。可扩展性：TensorFlow具有良好的可扩展性，可以轻松地添加新的计算设备和张量形状。它还支持分布式训练，可以在多个设备上同时处理数据和模型。高效性：TensorFlow采用了并行计算技术，可以大大提高计算速度。它还支持GPU加速，可以加快训练过程中的数据处理和模型推断。社区支持：TensorFlow拥有庞大的社区，许多开发者为其提供了丰富的功能和工具。这使得TensorFlow在实际应用中非常易用和可靠。TensorFlow的应用非常广泛，包括计算机视觉、自然语言处理、语音识别、推荐系统、强化学习等领域。例如，在计算机视觉领域，TensorFlow已经被广泛应用于图像分类、目标检测和语义分割等任务。在自然语言处理领域，TensorFlow已经被用于文本分类、情感分析和命名实体识别等任务。在语音识别领域，TensorFlow已经被用于声音分析、音乐分类和语音合成等任务。在推荐系统领域，TensorFlow已经被用于协同过滤、基于内容的推荐和个性化推荐等任务。在强化学习领域，TensorFlow已经被用于策略游戏和机器人控制等任务。总之，TensorFlow是一种非常强大和灵活的机器学习软件库，已经在许多领域得到了广泛应用。它的出现大大提高了机器学习的效率和可靠性，使得人工智能技术在各个领域都得到了广泛应用。

中午我在思考一个问题，既然华为自己的盘古大模型开发出来之后，有没有机会能服务到我们的c端用户呢？眼看鸿蒙3.0已经逐渐走向成熟，但是我还是感觉给用户带来的震撼不够。用户需要ai加持，这是必然的趋势不是吗？可能在语言回复功能上胡说八道的可能性还是会有，但是我觉得可以先从特定的几个方向研究，比如已经成熟的AI1.0的小艺小艺，我觉得可以适当的加持部分功能，比如天气预警，事务提醒，外卖点餐等，以及多维度得思维辨析，都是可能带来不一样得感觉的。这是我对移动端得感想，再来谈谈我对智能家居得看法。我还记得华为得万物互联当时给我带来的震撼，无与伦比，这真的是对于真正互联网技术得顶尖理解，才能做出这样得伟大壮举，但是，大模型时代已经到来，万物互联的时代真正要来临了。可以单卡即可运行得模型并非没有，在微调得当得情况之下，难道，智能家居与大模型结合得方法还会没有吗？智能加持得智能床，随时传输给大模型数据，实时关注身体健康，可以及时预警。智能加持得智能房间，随时关注天气变化，实时帮助我们开关窗帘，提醒出门带伞等等等等，能大模型加持得地方太多太多，根本想不过来。如果可以，我更希望大模型对于教育不均衡地区得孩子们带来的意义更大，这就是科技得初衷不是吗？

在华为云全栈全场景AI架构里面，ModelArts属于AI应用使能层。其使命是让AI应用开发再简单，以解决AI成为通用生产力，推动千行百业智能升级时所面临的两难两缺难题：AI开发难、AI行业落地难、AI算力稀缺、AI人才短缺。ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、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。为了让广大的开发者朋友们可以近距离地体验、交流ModelArts，我们特举办本次ModelArts征文活动，邀请大家分享自己在学习、使用ModelArts产品过程中的心得与体验，你所了解的ModelArts技术架构、代码调试经验、训练技巧、故障解决经历、学习过程、反馈建议等等，都可以与我们分享。☞征文主题本次征文活动主题分为三大类，创作者可自由选择其一进行创作。一、技术干货1、立足具体应用场景，介绍ModelArts的场景优势及具体操作流程（可附带操作截图）。2、分享使用ModelArts的实战经验、应用技巧或成功案例，包含但不限于：自定义镜像制作、代码调试、训练调优、模型包使用规范、推理代码调试、OBS文件拷贝等内容。二、故障解决经验分享你在使用ModelArts过程中解决的问题，需要包含以下三点：问题现象、原因分析、处理方法。报错类型包括但不限于：CUDA相关问题文档路径错误ModelArts权限配置/文件访问权限问题NCCL问题CloudShell使用问题NPU使用问题OBS相关问题pip源问题OOM问题训练作业卡死作业退出码139问题磁盘空间不足问题作业性能下降问题VS Code/PyCharm的ssh访问问题自定义镜像问题访问公网相关问题模型导入问题模型推理代码开发问题三、畅所欲言1、你是怎么了解到ModelArts的，会用这款产品完成哪些工作，Ta怎样融入你的工作/学习、生活，哪些ModelArts的功能用的比较多？2、在产品使用过程中，你又有哪些感悟与心得要与大家分享？（例如，如何学习入门、解决报错的思路）☞征文规则1、活动面向企业开发者、个人开发者、高校开发者、生态合作伙伴等广大开发者群体。2、文章标题必须以【我与ModelArts的故事】开头。文章末尾需加上下面两句话：我正在参加【有奖征文第21期】说说你和ModelArts的故事，输出优质产品体验文章，赢开发者大礼包！cid:link_7文章跟华为云产品ModelArts相关，所以需要加上【AI开发平台ModelArts】和【云端实践】标签。3、建议投稿内容字数不少于500字（不含代码段），语句通顺、文章逻辑清晰、排版整洁、代码规范，尽量图文并茂（有技术架构图或者分析图等做支撑）。4、文章保证原创首次发布，如发现投稿内容为转载、复制、抄袭、恶意拼接、灌水等侵权作弊行为，均视为无效并取消参与资格。5、文章须符合征文主题及平台内容规范，不得出现违规负面内容。详见华为云开发者平台内容互动使用协议6、参加征文活动的文章作者拥有著作权，华为云拥有使用权、修改权等。☞参与方式新用户：①小白用户体验入口：ModelArts使用简介与免费试用②进行产品体验后即可参与活动老用户可直接发博文。>>>立即发表博文· 以上奖品均为实体奖品，具体视出库情况而定。☞我们需要哪些主题的稿件？如果你还不知道该怎么写，参考以下文章，可以让你更快上手：VSCode一键接入Notebook体验算法套件快速完成水表读数人工智能开发中，OBSutil如何一键配置日志提示“no socket interface found”☞评奖规则届时将由华为云开发者社区、EI团队共同参与评审。其他说明：1、一二三等奖不能叠加。2、一二三等奖可与创作小能手奖叠加。3、参与奖不与一二三等奖和创作小能手叠加。4、有奖征文投稿数量不计入月度激励活动文章数量。☞你将获得什么？我们会把收到的优质内容汇编成册，并注明原作者，积累行业口碑，开放给圈内开发者下载查阅，提供实践参考。对于贡献优质内容的作者，我们还将送出各项大礼！同时，在华为云站内外10+个技术社区醒目位置进行推荐，给与百万级流量资源。优质作者更可获得长期约稿和更多内容合作机会。☞问题咨询如果有任何问题，可扫描下方二维码咨询。添加微信时请备注：有奖征文+华为云博客昵称！更多ModelArts技术干货、实践经验，可前往ModelArts开发者论坛。为了方便开发者之间进行技术交流、了解ModelArts最新动态，欢迎扫码加入华为云ModelArts关键AI能力交流群。如果大家在征文中遇到有关华为云产品体验方面的问题建议，请到【云声平台】提出您的宝贵建议，标题以【云驻计划-定向征文】开头，还有机会赢取额外奖励。☞快来华为云社区博客，一起遨游技术海洋吧！ 点击立即体验部分奖品展示：华为云云宝公仔开发者定制礼盒3（A5平装本+450ml温控杯+金属笔）开发者定制双肩包开发者定制短袖-T恤开发者定制Polo衫开发者定制折叠雨伞开发者定制帆布袋

有了AI文字修图，再也不想跟不会P图的人说话了。InstructPix2Pix结合GPT-3 和 Stable Diffusion，通过上传图像，告知模型你想要的图片风格，即可生成不一样的图像结果。动动嘴皮子，P图就是如此简单。↓↓↓下滑进行活动参与↓↓↓活动时间：2023年3月31日-4月23日活动内容：活动一评论区分享案例结果，邀请好友进行点赞，点赞前十五名（帖子点赞数≥15）的用户，会根据最终点赞量的排名获得礼品第1-2名雷柏V808机械键盘第3-5名乐高积木第6-15名罗技M185（M186）鼠标活动二4月17日，19：00-20：30直播互动赢好礼活动步骤指导：※需有华为云账号且进行过实名认证，cid:link_4 点击案例【AI 文字编辑图片 instruct-pix2pix】，根据操作提示完成案例运行；替换图片，选则自己喜欢的风格；生成海报，分享给自己的好友一起参与活动规则说明1．所有获得华为奖项的获奖用户，请于获奖后3日内完成实名认证，否则视为放弃奖励；2．同一个实名认证的用户，不能重复领奖；3. 其它事宜请参考【华为云社区常规活动规则】，本活动最终解释权归华为云所有。cid:link_3获奖结果公示1.   活动公示时间：2023年4月28日-2023年5月4日，为保证您顺利领取活动奖品，请您提前填写奖品收货信息，如您没有填写，视为放弃奖励【点击此处填写信息】。活动获奖信息填写时间截至2023年5月7日，如未填写则视为放弃领奖；2.   公示期间有任何问题，可扫描活动内社群二维码入群，联系群主3.   奖品将在获奖信息填写时间截止后，7个工作日内发出论坛获奖公示名次ID奖品第一名Idea雷柏V808机械键盘第二名赫塔穆勒第三名加油O幸福乐高积木第四名DevFeng第五名杜林2222第六名小仙女可可罗技M185（M186）鼠标第七名王女士org第八名CoConut第九名Der冰淇淋第十名开开心心·第十一名yd_Zixin第十二名yd_kayla第十三名slincya第十四名hw58009042第十五名hw_Cyan直播获奖公示姓名联系方式奖品李*138******36棒球帽任*宇155******07金*188******84肖*英130******06华为云云宝公仔何*蕾187******46

模型训练过程中需要大量已标注的数据，因此在模型训练之前需要进行数据标注作业。ModelArts为用户提供了标注数据的能力：人工标注：用户创建单人标注作业，对数据进行手工标注。智能标注：在标注一定量的数据情况下，用户可以通过启动智能标注任务对数据进行自动标注，提高标注的效率。团队标注：对于大批量的数据，用户可以通过创建团队标注作业，进行多人协同标注。人工标注对于不同类型的数据，用户可以选择不同的标注类型。当前ModelArts支持如下类型的标注作业：图片图像分类：识别一张图片中是否包含某种物体。物体检测：识别出图片中每个物体的位置及类别。图像分割：根据图片中的物体划分出不同区域。音频声音分类：对声音进行分类。语音内容：对语音内容进行标注。语音分割：对语音进行分段标注。文本文本分类：对文本的内容按照标签进行分类处理。命名实体：针对文本中的实体片段进行标注，如“时间”、“地点”等。文本三元组：针对文本中的实体片段和实体之间的关系进行标注。视频视频标注：识别出视频中每个物体的位置及分类。目前仅支持mp4格式。智能标注除了人工标注外，ModelArts还提供了智能标注功能，快速完成数据标注，为您节省70%以上的标注时间。智能标注是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练，选中系统中已有的模型进行智能标注，快速完成剩余图片的标注操作。目前只有“图像分类”和“物体检测”类型的数据集支持智能标注功能。团队标注数据标注任务中，一般由一个人完成，但是针对数据集较大时，需要多人协助完成。ModelArts提供了团队标注功能，可以由多人组成一个标注团队，针对同一个数据集进行标注管理。团队标注功能当前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”、“命名实体”、“文本三元组”、“语音分割”类型的数据集。

ModelArts算法开发套件提供了一个全流程和白盒化的云原生算法开发工具，支持通过本地VSCode/PyCharm远程连接到云上开发环境后使用。Notebook作为算法工程开发入口，便于用户无感调用云上计算存储资源进行开发，同时提供丰富的、可扩展的算法套件便于用户使用或二次开发。算法开发套件支持的主要特性：- 工程管理：用户可通过ma-cli createproject创建工程。- 资产管理：用户可通过python manage.py list列举或python manage.py install来安装、升级、覆盖已发布的算法包、模型包、数据集。- 数据拷贝：用户可通过python manage.py copy命令来实现OBS和本地数据的快速传输。- 本地训练、验证、推理：用户可通过python manage.py run命令。- 本地部署：用户可通过python manage.py deploy命令。- ModelArts训练、模型转换：用户可通过python manage.py run --launch_remote命令提交远程训练作业。- ModelArts部署：用户可通过python manage.py deploy --launch_remote命令提交远程部署任务。- 模块化设计：用户可基于算法框架规范构建自定义的算法资产并发布到ModelArts。算法开发套件还支持用户在Notebook中用python API进行交互式、参数化、低代码的开发方式快速完成算法验证与实践，使用指导请参考通过Python API使用算法套件。