已完成

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。“一站式”是指AI开发的各个环节，包括数据处理、算法开发、模型训练、模型部署都可以在ModelArts上完成。从技术上看，ModelArts底层支持各种异构计算资源，开发者可以根据需要灵活选择使用，而不需要关心底层的技术。同时，ModelArts支持Tensorflow、PyTorch、MindSpore等主流开源的AI开发框架，也支持开发者使用自研的算法框架，匹配您的使用习惯。ModelArts的理念就是让AI开发变得更简单、更方便。面向不同经验的AI开发者，提供便捷易用的使用流程。例如，面向业务开发者，不需关注模型或编码，可使用自动学习流程快速构建AI应用；面向AI初学者，不需关注模型开发，使用预置算法构建AI应用；面向AI工程师，提供多种开发环境，多种操作流程和模式，方便开发者编码扩展，快速构建模型及应用。AI开发平台ModelArts最新动态2022年05月序号功能名称功能描述阶段相关文档1上线Workflow工作流功能开发者可以基于ModelArts提供的Workflow工作流可视化运行AI开发全流程，也可以基于Python SDK开发自己的工作流。公测Workflow介绍2新版训练模式选择功能针对MindSpore类引擎，ModelArts提供训练模式选择，支持用户根据实际场景获取不同的诊断信息。公测训练模式选择3新版训练支持使用自定义镜像创建算法和训练作业新版训练管理中，支持使用自定义镜像的方式创建并运行训练作业。公测使用自定义镜像创建新版训练作业4支持使用VS Code一键连接Notebook在开发环境Console控制台上提供“VS Code”按钮，已开启SSH的实例可通过“VS Code”自动打开VS Code并连接实例。公测VS Code一键连接Notebook5新版训练故障自动恢复功能在训练模型因硬件故障而导致训练失败时，提供容错检查和自动恢复能力。公测训练故障自动恢复6新版训练上线事件查看功能在训练作业运行周期中，可通过查看事件功能，了解训练作业运行过程，遇到任务异常时，更加准确的排查定位问题。公测训练作业事件

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。亮点1：远程开发 - 支持本地IDE远程访问Notebook新版Notebook提供了远程开发功能，通过开启SSH连接，用户本地IDE可以远程连接到ModelArts的Notebook开发环境中，调试和运行代码。对于使用本地IDE的开发者，由于本地资源限制，运行和调试环境大多使用团队公共搭建的CPU或GPU服务器，并且是多人共用，这带来一定的环境搭建和维护成本。而ModelArts的Notebook的优势是即开即用，它预先装好了不同的AI引擎，并且提供了非常多的可选规格，用户可以独占一个容器环境，不受其他人的干扰。只需简单配置，用户即可通过本地IDE连接到该环境进行运行和调试。ModelArts的Notebook可以视作是本地PC的延伸，均视作本地开发环境，其读取数据、训练、保存文件等操作与常规的本地训练一致。对于习惯使用本地IDE的开发者，使用远程开发方式，不影响用户的编码习惯，并且可以方便快捷的使用云上的Notebook开发环境。本地IDE当前支持VS Code、PyCharm、SSH工具。还有专门的插件PyCharm Toolkit和VS Code Toolkit，方便将云上资源作为本地的一个扩展。亮点2：预置镜像 - 即开即用，优化配置，支持主流AI引擎每个镜像预置的AI引擎和版本是固定的，在创建Notebook实例时明确AI引擎和版本，包括适配的芯片。ModelArts开发环境给用户提供了一组预置镜像，主要包括PyTorch、Tensorflow、MindSpore系列。用户可以直接使用预置镜像启动Notebook实例，在实例中开发完成后，直接提交到ModelArts训练作业进行训练，而不需要做适配。ModelArts开发环境提供的预置镜像版本是依据用户反馈和版本稳定性决定的。当用户的功能开发基于ModelArts提供的版本能够满足的时候，比如用户开发基于Minspore1.5，建议用户使用预置镜像，这些镜像经过充分的功能验证，并且已经预置了很多常用的安装包，用户无需花费过多的时间来配置环境即可使用。ModelArts开发环境提供的预置镜像主要包含：常用预置包，基于标准的Conda环境，预置了常用的AI引擎，例如PyTorch、MindSpore；常用的数据分析软件包，例如Pandas、Numpy等；常用的工具软件，例如cuda、cudnn等，满足AI开发常用需求。预置Conda环境：每个预置镜像都会创建一个相对应的Conda环境和一个基础Conda环境python（不包含任何AI 引擎），如预置Mindspore所对应的Conda环境如下：用户可以根据是否使用AI引擎参与功能调试，选择不同的Conda环境。

AI作业已完成 655366655367655368

AI动漫

说，有这么一个AI推理开发框架， 它能帮助AI开发者解决一些痛点， 什么痛点呢？ 1. 帮你比较高效的处理一些AI落地中的脏活、累活、杂活、却又不得不干的活。比如：视频图片解码、HTTP服务、预处理、后处理、多模型复杂业务串联、运维、打包等 2. 说的就是你，算法开发人员。你开发的算法性能还行吗？可靠性还好吗？高性能，高可靠场景改造工作量大不大？很大。 那就来看一下ModelBox的特点，  以及它能解决的问题： 

【摘要】 你喜欢动画片，或者说卡通，动漫吗？我是挺喜欢的。绚丽多彩的卡通世界从来没有缺失过吸引力。手冢治虫画笔下，那个可以上天入地的阿童木，在与邪恶世界的斗争中教会了我们勇敢与正义。漫画工匠宫崎骏用清新的水彩勾勒出自然的乡村景观，不染一丝现实的尘土。美艳而不可方物的世界令人神往。这次是将AnimeGAN部署到Ascend 310，从而实现对自己想要图片的一键转换为我们想看到的卡通风格。本文分享自华为云社区《【CANN训练营】CANN训练营_昇腾AI趣味应用实现AI趣味应用（上）随笔》，作者： Tianyi_Li。前言你喜欢动画片，或者说卡通，动漫吗？我是挺喜欢的。绚丽多彩的卡通世界从来没有缺失过吸引力。手冢治虫画笔下，那个可以上天入地的阿童木，在与邪恶世界的斗争中教会了我们勇敢与正义。漫画工匠宫崎骏用清新的水彩勾勒出自然的乡村景观，不染一丝现实的尘土。美艳而不可方物的世界令人神往。从《大闹天宫》到《大圣归来》，从《哪吒闹海》到《哪吒之魔童降世》，国漫的发展也不曾落下。恢弘的场景结合扣人心弦的故事，不仅有丰富视觉享受，同时也带来了一个心灵慰藉的港湾。但是卡通世界的诞生需要日积月累的积淀，在一笔笔线条和色彩的勾勒下才能生成动人的场景。而人工智能却带来了便捷的可能，现实世界的景色人物都可以一键定格为卡通风格。在尽可能保留显示细节的同时也保持着艺术的风格化。这次是将AnimeGAN部署到Ascend 310，从而实现对自己想要图片的一键转换为我们想看到的卡通风格。参考实现： https://github.com/TachibanaYoshino/AnimeGAN参考论文： https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-981-15-5577-0_18最终效果图如下图所示，左图是输入，右图是输出：CANN介绍Ascend 310是硬件，我们是基于在硬件上构建的软件进行开发的，不会直接接触到底层的硬件，这里我们是基于CANN开发，CANN(Compute Architecture for Neural Networks)是华为公司针对AI场景推出的异构计算架构，通过提供多层次的编程接口，支持用户快速构建基于昇腾平台的AI应用和业务。包括：AscendCL：昇腾硬件的统一编程接口，包含了编程模型、硬件资源抽象、AI任务及内核管理、内存管理、模型和算子调用、媒体预处理接口、加速库调用等一系列功能，充分释放昇腾系统多样化算力，使能开发者快速开发AI应用。TBE算子开发工具：预置丰富API接口，支持用户自定义算子开发和自动化调优，缩短工期，节省人力。算子库：基于昇腾处理器，深度协同优化的高性能算子库这里我们主要用到的还Ascend CL，也就是ACL，不过为了更加方便开发，减少对原生接口的数据对齐的琐碎限制，我们使用官方推出的进一步封装的acllite，相当于做了进一步封装，更加方便开发者使用。acllite的主要接口如下图所示：具体的开发流程如下图所示，不仅适用于本应用，也适用于所有的开发应用。AnimeGAN网络概述AnimeGAN生成网络结构如下，以Generative Adversarial Networks(GAN)为基础，其架构包括一个生成器（Generator）用于将现实世界场景的照片转换为动漫图像，和一个判别器（Discriminator）区分图像是来自真实目标域还是来自生成器产生的输出，通过迭代训练两个网络（即生成器和判别器），由判别器提供的对抗性损失可以生成卡通化的结果。同时将生成器替换为自编码结构，使得生成器具有更强的生成能力。对于生成器，它希望生成样本尽可能符合真实样本的分布，而判别器则希望尽可能的区分真实样本与生成样本。具体来说，判别器将真实样本判断为正确，记为1；而将生成结果判断为错误，记为0。AnimeGAN 的生成器可以被认为是一个对称的编码器-解码器网络。主要由标准卷积、深度可分离卷积、反向残差块（IRB），上采样和下采样模块组成。 在生成器中，最后一个具有 1×1 卷积核的卷积层不使用归一化层，后面是 tanh 非线性激活函数。Conv-Block 由具有 3×3 卷积核的标准卷积、实例归一化层和 LRelu 激活函数组成。 DSConv 由具有 3 × 3 卷积核的深度可分离卷积、实例归一化层和 LRelu 激活函数组成。反转的残差块包含 Conv-Block、深度卷积、点卷积和实例归一化层。为了避免最大池化导致的特征信息丢失，使用Down-Conv作为下采样模块来降低特征图的分辨率。它包含步长为 2 的 DSConv 模块和步长为 1 的 DSConv 模块。在 Down-Conv 中，特征图的大小被调整为输入特征图大小的一半。 Down-Conv 模块的输出是步长为 2 的 DSConv 模块和步长为 1 的 DSConv 模块的输出之和。使用Up-Conv 用作上采样模块以提高特征图的分辨率。为了有效减少生成器的参数数量，网络中间使用了 8 个连续且相同的 IRB。与标准残差块 相比，IRB 可以显着减少网络的参数数量和计算工作量。生成器中使用的 IRB 包括具有 512 个内核的逐点卷积、具有 512 个内核的深度卷积和具有 256 个内核的逐点卷积。值得注意的是，最后一个卷积层没有使用激活函数。为了辅助生成器生成更好的结果，判别器需要判断输出图像是否是真实的卡通图片。因为判断是否真实依赖于图片本身特征，不需要抽取最高层的图片特征信息，所以可以设计成较为浅层的框架。首先对输入进行卷积核为3 x 3的卷积，然后紧接两个步长为2的卷积块来降低分辨率，并且提取重要的特征信息。最后使用一个3 × 3的卷积层得到最终提取的特征，再与真实标签进行损失计算。如果输入为256 × 256，则输出为64 × 64的PatchGAN形式。这里将Leaky ReLU的参数设置为0.2。开发过程介绍在拿到一个模型，我们希望做开发部署的时候，基本流程如下图所示：下面就来看看。分析预处理代码模型转换获取到原始模型后，需要使用昇腾CANN所提供的ATC模型转换工具，将第三方框架的模型转换为昇腾推理芯片所支持的om模型。模型转换步骤可参考昇腾文档中开发者文档->应用开发->将已有模型通过ATC工具转换（命令行）的指导进行转换。该样例通过不同分辨率的模型支持三种不同的输入图片，直接影响到生成图片的质量。以下为模型转换过程。三种不同的模型输入分辨率，分辨率越高，图片质量越好，但模型推理时间也就越长，咱们用的是第一种256 * 256，如下图所示：测试预处理代码编写如果你想用Python，也没问题，来看看Python版本的代码：使用DVPP对读入图片进行解码，并缩放至256 × 256分辨率，以符合网络输入大小；在模型转换时，使用AIPP功能，将unit8的数据转换为fp16格式，将0～255的数值归一化到-1～1，将BGR的图片格式转换为RGB格式。执行推理后处理如果使用Python接口开发，代码如下所示：后处理模块主要是对模型的推理结果进行格式变换，然后将变换结果反馈给用户。主要过程是先将-1～1的值映射回0～255，然后将256 × 256的转换结果缩放回原始图像的尺寸大小。最后进行色域转换将RGB格式的输出转换为BGR格式。结果展示整理流程图如下图所示：1.运行管理资源申请：用于初始化系统内部资源，固定的调用流程。2.加载模型文件并构建输出内存：从文件加载离线模型AnimeGAN.om数据，需要由用户自行管理模型运行的内存，根据内存中加载的模型获取模型的基本信息包含模型输入、输出数据的数据buffer大小；由模型的基本信息构建模型输出内存，为接下来的模型推理做好准备。3.数据预处理：对读入的图像数据进行预处理，然后构建模型的输入数据。4.模型推理：根据构建好的模型输入数据进行模型推理。5.解析推理结果：根据模型输出，解析模型的推理结果。使用OpenCV将转换后的卡通画数据转化为JPEG。（可选）优化加速结语图片卡通化或者说动漫化，还是挺有意思的，算是AI一个娱乐性较强的应用了，可以让每个普通人随时随地创造自己想要的卡通化Demo，很有意思，如果你想体验的话，可以到昇腾开发者社区的在线体验，上传自己的图片转换，如果你想要代码，那也没问题，在线体验提供了原始代码，可以免费下载使用，奉上在线实验链接：https://www.hiascend.com/zh/developer/mindx-sdk/cartoon/99172254img最后奉上不同分辨率下的运行结果对比：

全场景、全终端，一站式富媒体消息服务KooMessage，是华为云“一切皆服务”理念的有力实践。短信营销，亟待正名。曾几何时，由于短信营销成本低廉且效果显著受到许多企业青睐，于是大量企业开始狂轰滥炸式发送没有营养的短信，发送让消费者不胜其烦的广告。变味的短信营销让消费者不再打开短信，短信的做法也让短信营销失去了其生存的土壤。作为2G时代崛起的沟通方式，短信如今应用最广泛的场景可能也就是接收验证码了。除了人们对于垃圾短信内容的排斥，落后的信息形式也让人难有打开短信的欲望。从2G到4G时代，短信形态基本没有大的变化。 5G时代的到来让短信迎来了新的春天。升级大不同的RCS消息（Rich Communication Services & Suite，富媒体通信）正在重新赋予短信营销新的活力，也在潜移默化改变了消费者体验。 近日，华为云官方公布，KooMessage开启火热公测。华为云KooMessage是覆盖全场景、全终端的一站式富媒体消息服务，是5G时代短信发展的新的短信形式。它通过华为云和华为终端云移动应用生态的深度协同，借助智能终端流量入口，聚合智能信息、5G消息、企业服务号、Push消息等多渠道触点，可以提供丰富的富媒体模板、便捷的交互方式，帮助企业构筑全新的数字营销能力和体系化的用户经营能力。 一条很“Koo”的消息试想一下，一条满是文字枯燥乏味的短信，和一条可交互的富媒体信息，你更愿意打开哪一条？显然是互动性更高的后者。对于企业来说，选择华为云KooMessage显然能让营销达到最优的效果，因为它符合营销的本质，就是在恰当的时间、恰当的地点，能够向恰当的用户投放恰当的内容。 具体来看，华为云KooMessage提供的智能信息功能，是通过手机终端增强技术和用户数据分析能力，以可交互的富媒体方式精准触达到最终消费者，并提供敏捷的内容开发服务和多种链接跳转手段，从而帮助企业客户实现用户增长等营销服务。 智能信息当前由智能短信（不含短信和通知类短信、营销类短信）、智能信息服务号、智能信息基础版三大类服务组成。其中，智能短信是将传统文本短信无缝升级为可交互的富媒体信息。而智能短信、智能信息基础版再叠加智能信息服务号共同配合，就可以让企业实现品牌认证与展示、自定义菜单按钮、打开应用服务跳转、企业主页展示等能力。 这种新型的营销服务消息具有一站式、富媒体、强交互、高转化的特点，实现全场景、全终端信息覆盖，反馈到技术层面上，有几个关键要素。 首先是内容，华为云KooMessage支持动态参数调整，同一个模板可以实现千人千面的输出，给客户提供定制内容，按照不同人的喜好推荐不同商品，实现个性化精准推送。 其次是数据洞察，它与内容相辅相成，内容的客制化输出一定是建立在已有数据洞察的基础上。华为云吸纳了业界流行的客户数据平台CDP，基于CDP实现用户画像、洞察或者用户分型等数据层面工作，同时自动化营销平台，提升用户精准化营销的能力。 最后是流量分发，华为云KooMessage能够提供统一的API，把多渠道API做到融合和整合，客户只要对接KooMessage就可以快速和应用进行集成，并且可以覆盖更多的行业应用场景，实现全渠道最优的分发策略。 一条看起来简单的富媒体消息，背后需要诸多复杂流程以及技术支撑。2G时代，传统短信表面，用户收发、编辑的是一个短信，背后用户看不到的是短信背后有庞大的核心网、承载网等基础设施以及短信运营商的支撑。 智能信息在当下走向繁荣同样如此。新的时代背景下，一个全新云时代的建立，革新了信息生产、创造、分发、接收等全流程，所以5G时代，我们表面上看到的是短信的形态发生了变化，实际上也要看到短信所依托的基础设施内在变革。 让“短信”变得“Koo”起来，为什么是华为云？KooMessage背后的数智化消息服务从传统走向新生，华为云做了些什么？一言以蔽之，多年通信技术与云计算领域技术的积累。首先，KooMessage基于华为云云原生技术打造，它结合了华为云的容器能力、安全能力、微服务等能力，核心功能采用了CCE、APIG、ELB等云服务，从而为消息服务树立了坚实云原生底座。 云原生具有轻量、高可迁移性、高弹性等优势，能够较好赋能企业在不同场景下的数字化转型需求，容器是云原生的核心能力，在国际权威分析机构沙利文（Frost & Sullivan）联合头豹研究院发布《云原生市场研究报告——容器》（2022）指出，华为云云原生容器综合竞争力中国第一。 报告指出，在市场表现方面，华为云涵盖互联网、政务、金融等领域，基本形成全行业覆盖；在容器性能方面，华为云实现分布式云的统一管控、云边、边边的协同性，具备显著优势；在开放生态方面，华为云聚焦生态的打造，积极拓展生态伙伴，在全球主流开源社区中享有一定影响力。此次沙利文报告是权威机构对华为云在容器领域技术领先及行业影响力的又一次认可。 “好马配好鞍，好船配好帆。”过往技术架构无法支撑快速变化的业务需求，以容器、微服务以及动态编排为代表的云原生技术蓬勃发展，成为赋能业务创新的重要推动力，企业新生能力基于云原生构建，使其生于云；应用、数据和AI的全生命周期云上完成，使其长于云。 在云原生技术基础之上，KooMessage才能从场景出发，并通过华为云的高阶大数据和AI 能力支撑，让企业能通过立而不破的方式继承原有，又与新生能力有机协同。 华为云的高阶大数据和AI 能力正在赋能KooMessage进一步全面升级。如智能内容生产引擎，利用AI推荐算法、RPA、低代码等技术，通过用户行为数据和素材模板库内容的人群定位等分析，自动化组装生成个性化内容，为企业用户提供千人千面的内容&创意。再如智能流量分发引擎，通过全局流量分发的数据汇聚及治理分析，以时间、地点、客群为核心因素，智能分析高价值管道，结合AI、RPA等技术进行全渠道流量自动化分发编排。 华为云推出的AI开发生产线ModelArts，在数据处理、开发、训练、推理和全流程MLOps上不断创新，成为国内率先支持MLOps的AI开发平台，让更多企业上好云、用好云，进而推动AI进入更多核心生产环节，产生更高价值。不仅深耕技术领域，华为云还投身AI领域生态建设，华为云AI Gallery汇聚人才和资产，D-PLAN助力行业智能升级，让伙伴与开发者快速实现AI变现。并且在云服务市场竞争日趋激烈的当下，华为云AI开发生产线ModelArts持续在数据处理-算法开发-模型训练-模型管理和部署的AI全生命周期持续各环节不断丰富产品功能，使得华为云在AI 云服务市场竞争优势日益凸显。华为云AI开发生产线ModelArts全能力域通过中国信通院评测，成为了中国信通院认证的首批全能力域领先级AI开发平台，华为云AI能力获得了权威认可。 不仅AI能力得到认可，华为云大数据技术也持续创新。例如，华为云智能数据湖解决方案获广泛的市场应用，面对愈发复杂的大数据场景时，可以为客户提供完整的大数据云服务产品组合，可融合演进到湖仓一体的架构，并提供源自华为自身数字化转型经验沉淀的DGC数据湖治理中心服务，加速释放企业海量数据价值。通过不断的大数据技术创新，让客户在复杂环境下，快速构建企业级数据分析解决方案，让数据分析变得简单化、自主化，让企业用数更敏捷。 国内市场调查和咨询公司艾瑞咨询近期发布《2022 年中国数智融合发展洞察》报告。报告显示，华为云数智融合解决方案综合优势突出，为客户进一步降本增效，在行业技术创新上持续领跑。通过 DataArts 和 ModelArts 的融合，打通了大数据和人工智能，兼顾成本与性能，实现统一管理、一数多用，同时实现敏捷用数，全流程自动化与智能化。华为云成为企业数字化创新的助推器。 综合华为云大数据和AI技术将赋予KooMessage新的能力价值，焕发出云消息服务的新生。华为云：一切皆服务消息服务市场增长空间巨大，目前国内广告市场已达到万亿级，消息市场也达千亿级。当前企业获客拉新需求旺盛，同时更加关注用户服务。但当前消息服务体验割裂，用户成本高，各服务相互独立，无有效协同，商业效果有限。可以说KooMessage的出现解了企业营销的“渴”。行走在B端和C端之间的KooMessage一端直连消费者，一端直连企业客户。它能将C端与B端的能力打通，向上引入需求，向下对接技术，实现了B2B2C业务场景的创新。华为云之所以能做到这一点，正是因为华为云拥有B端的技术懂得B端的需求，同时通过云云协同可以触达用户。 KooMessage汇聚了海量的行业能力，沉淀行业充足的经验，才能提供全流程一站式开放平台，做到统一的应用分发及运营，提升企业客户应用构建、开发与使用体验，从而支持千行百业应用快速创新。据了解， 华为云在 2021年推出的开天aPaaS将华为自身30多年及全球各行各业的数字化转型经验沉淀在华为云上，让开发者不必重复造轮子。在前不久华为伙伴暨开发者大会2022上，华为云CEO张平安重磅发布了5大行业aPaaS以及2个基础aPaaS服务，持续沉淀行业经验。KooMessage正是开天aPaaS的基础aPaaS服务之一。华为云一直践行“一切皆服务”，主要内涵包括经验即服务、技术即服务和基础设施即服务，KooMessage的出现正是经验即服务上面的一个绚丽的果实。 技术即服务和基础设施即服务也扮演着重要的角色，例如遍布全球的数据中心和网络，让KooMessage可以快速触达到目标客户，华为持续将十余万研发工程师、每年百亿美元以上研发投入的成果开放，以云服务的方式输出，KooMessage本身就融合了华为云的多种技术，面向不同行业客户的关注点，针对性联合伙伴打造行业解决方案，使能千行百业应用快速创新。华为云也提倡企业多云部署模式,为客户提供更有竞争力的云服务,在互联网领域,目前已有80%中国TOP50互联网企业选择了华为云。“H(华为云)+X”的多云部署模式也被越来越多的企业认可与选择。一站式富媒体消息服务KooMessage的出现，正是华为云在“一切皆服务”的理念下，以云原生为核心的技术价值重构下诞生的新的营销利器，它的出现将帮助包括互联网在内的千行百业客户在营销上先人一步。  本文来自微信公众号“36氪”（ID:wow36kr），36氪经授权发布原文链接：https://www.36kr.com/p/1836702638728453

前言：使用了Manas提供的AI能力进行拓展插件二次开发。需要申请权限，才能正常使用注意：1. 以下控件中，需要提供用户账号。用户账号为在WeAutomate_AI申请的账号。如果没有注册，或者该账号没有激活，会报以下错误[Detail] [NOK] [2022-07-19 16:19:35]完成执行[原子命令] [playbackScript.xml 第4行] 验证码、健康码识别 [验证码、健康码识别] [NOK] [RobotUncaughtError] [系统执行错误: 发生了未捕获异常，详情：RuntimeError('Your account is not a member of tenant WeAutomate_AI, or your account is inactive.')]账号申请相关操作，请参考：https://bbs.huaweicloud.com/forum/forum.php?mod=viewthread&tid=1947342. 插件使用了python库：xlwt，需要自行安装如果运行出现“no module named 'xlwt'”，则进入黑窗口cmd，设计器是stduio/python/文件夹下（执行器是assistant/python/）执行 python.exe -m pip install xlwt；若黑窗口cmd中，出现Retry等字样信息，则需要将pip.rar（见附件）中的pip文件放入'C:\Users\用户名' 文件夹下，即自己的用户账号下（例如'C:\Users\工号'，'C:\Users\Administrator'， 'C:\Users\Lenovo'等等）。功能说明提供了验证码识别、健康码颜色识别、表格图片识别功能导入1. 从studio中导入附件ext_ManasOCRVerify_2_0_0.zip2. 成功后，会在扩展中心中看到我们导入的包3. 控件中会出现以下新增控件验证码识别、健康码颜色识别1. 控件帮忙界面见下图2. 属性界面下二图。（识别模式有三种，健康码识别、验证码识别；验证码识别中，需要选择是纯数字，还是纯字母，还是数字与字母混合）表格图片识别功能说明：使用AI-OCR识别，将表格图片内容识别出来，也能够转为对应的Excel文件入参说明：如果不在本地生成Excel文件，可以忽略“很长Excel文件的路径”和“工作表sheet”执行结果：在指定的路径生成Excel文件，其中list类型的返回值table_ret，如图

纷享销客作为连接型CRM的开创者，正在依托服务超过5000家大中型企业的行业经验，并基于华为云AI开发生产线ModelArts进行AI应用场景开发，为快消品行业提供全场景CRM解决方案。根据国家统计局的数据，2021年，我国消费支出对经济增长贡献率达65.4%，消费重新成为经济增长第一拉动力。由此，快消品行业正在逐渐走出疫情的影响，实现阶段性复苏。与此同时，数字化的零售服务及可持续发展的消费理念正在释放新的消费潜力，成为拉动中国内需的关键动力。对此，不久前发布的《2022中国快消品产业年度报告》也指出，数智化转型正在引领快消品产业发展，传统的快消品品牌商、零售商、经销商等都要经受一场数字化升级的洗礼，才能更好找到未来新的增长引擎。如今，快消品行业正在积极借助AI应用解放一线业务人员，以提升工作效率和准确性；并借助AI开展海量数据处理，为企业决策提供支撑，进而提升企业整体运营能力并降低成本。面对这一趋势，纷享销客作为连接型CRM的开创者，正在依托服务超过5000家大中型企业的行业经验，并基于华为云AI开发生产线ModelArts进行AI应用场景开发，为快消品行业提供全场景CRM解决方案。由此，纷享销客也与华为云演绎出一条企业服务商与云服务商通过在AI上的创新合作，开辟出AI在行业落地应用的新模式和新途径。01 聚焦行业需求，打造一体化解决方案近年来，由于互联网流量红利逐渐见顶，快消品企业已经不能再简单借助行业渗透率增长的东风。随着用户群体、消费场景的细分以及渠道的进一步多元化，传统营销方式的日渐乏力，快消品企业亟需借助新的手段实时洞察市场和消费者需求，对数据进行深度挖掘和分析，更敏捷地开发市场的个性化和碎片化需求，从而获得新的增长，通过数字化转型加速营销管理创新。于是，快消品行业正在加速数字化转型步伐，并运用云计算、大数据、人工智能等数字化技术，优化企业的运营流程，实现降本增效。为此，纷享销客结合过去多年服务快消品行业数字化转型的经验，打造出融合SaaS、PaaS、BI、BaaS和DTaaS“五位一体”方案，通过技术赋能和管理赋能，对交易模式、链条协同、利益分配进行重构，为快消品企业的数字营销转型提出了从工具、服务，最终到效益的全渠道数字化应用支撑。在此过程中，纷享销客则通过与华为云的深度合作，共同为客户提供安全、可靠的云平台与专业高效的CRM服务。事实上，早在2020年初，纷享销客就已经正式成为华为云战略级合作伙伴。以快消品行业为例，纷享销客借助华为云在AI货架识别领域给予的全方位技术支持，打造了AI货架识别解决方案，解决了快消行业商品包装多样化特性带来的难题。通过集成了华为云AI能力的货架识别方案准确获取商品及其位置信息，在毫秒内计算出排面数量/货架占比等，大大提高业务效率；对于复杂的场景也可进行高精准识别，并通过技术创新打造了以快消行业的货架堆头作为实际场景试点的专业防翻拍方案。AI货架识别纷享销客快消行业研发总监薄川川表示，通过与华为云的合作，纷享销客可以依托华为云在AI算力、算法和开发平台上的技术优势，更加专注于AI在业务层面的落地。目前纷享销客与华为云的合作已经走过平台构建、市场协作两个阶段，正在步入技术协作层面，围绕华为云的AI技术开展更多技术层面的协作和整合。02 增强技术协作，加速AI在快消品行业落地纷享销客应用人工智能技术后，降低了企业运营和开发成本，实现了AI商业项目的复制，这与华为云D-Plan AI生态伙伴计划密不可分。该计划是围绕华为云AI开发生产线 ModelArts推出的一项合作伙伴计划，旨在与合作伙伴一起构建合作共赢的AI生态体系，加速AI应用落地。其中，华为云AI开发生产线ModelArts已全面支持MLOps，并基于该能力和行业知识，打造了一系列开箱即用的UseCase。UseCase之于ModelArts，有如美化模板之于修图软件，通过预置优质AI模板的方式，支持伙伴及客户一键选择并调用，帮助其快速构建行业AI应用。在实际应用中，纷享销客正基于华为云ModelArts提供的UseCase，打造若干个面向快消品行业的场景化AI应用。据华为云EI研发专家介绍，华为云AI开发生产线ModelArts是一个可以为千行百业提供数据处理、算法开发、模型训练、模型管理、模型部署等AI开发全流程技术能力的平台。给伙伴提供自动化的端到端特定场景AI应用构建，以及功能的个性化扩展与编排能力。一方面，华为云AI开发生产线ModelArts提供的UseCase大幅提升AI模型二次开发效率，降低AI应用交付门槛。在新模式下，纷享销客可以将项目交付的时间从1个月缩短到1周；同时仅需要在对业务人员进行简单的算法辅助指导后投入1周时间，便可进行最终业务交付。另一方面，在快消品厂商推出新品并上市的过程中，往往会有新数据产生。这种现象被称为“数据漂移”，会导致AI模型精度下降等问题。华为云AI开发生产线ModelArts提供的UseCase可以在已上线的模型的精度降低时，通过注入少量新增的业务数据，高效地迭代模型应用。这是ModelArts区别于一次**付模型的特点之一。纷享销客基于该模型特征，得以快速完成端到端的训练部署流程，降低数据漂移对实际销售带来的影响。在过去一年间，纷享销客借助在华为云AI开发生产线ModelArts上训练的图像识别模型，已经为快消品行业企业打造了商品识别、货品识别等一系列核心的场景化应用。华为云AI开发生产线ModelArts提升快消品行业AI模型二次开发效率03 加快价值释放，共同探索生态共赢新模式对于快消品企业来说，纷享销客通过将华为云在AI方面的能力与连接型CRM的融合，不仅大大降低了企业应用大数据、AI等新技术的门槛，也可以更加快速地实现技术价值和业务价值的释放，从而帮助企业在激烈的市场竞争中拔得头筹。与此同时，纷享销客和华为云也在服务快消品企业过程中，对于AI技术与场景化应用融合的理解也日渐深入。在此过程中，对于纷享销客与华为云的合作，纷享销客经营副总裁张睿认为，华为云的优势主要体现在以下五个层面：首先，ModelArts将复杂的研发流程留给华为云算法工程师承担，简单的操作则留给伙伴和用户，支持使用者便捷地上线功能与迭代方案；其次，在企业服务市场，华为云的高性价比具有很强的竞争优势；第三，华为云提供的贴身服务可以为客户和伙伴带来更好的服务体验；第四，华为云的技术保障可以让生态更具竞争力，比如云服务、跨云的数据迁移服务、网络服务等；第五，在行业创新应用的背景下，纷享销客与华为云的组合可以给客户带来更强的安全感。除此之外，在与华为云合作过程中，纷享销客在整合双方技术优势的同时，也从华为云强大的营销网络和服务体系中汲取了丰富的建设经验，并通过借鉴华为艰苦奋斗、低调务实等企业文化，逐渐成为共同助力行业数字化转型道路上的同路人和合伙人。不仅如此，随着行业智能升级的大趋势，纷享销客也加速与华为云进行AI创新实践的合作。据了解，接下来华为云将从AI专家资源、ModelArts平台资源、AI资源共享交流社区三个层面进一步优化和提升华为云对行业伙伴的AI赋能工作，为伙伴和客户提供更加全面、优质的AI服务，以帮助更多的伙伴和客户实现AI应用的落地。未来，纷享销客也将通过与华为云的持续合作，在技术上不断扩大AI在更多业务场景上的落地应用，同时寻求在产品、方案等方面的联合创新，共同推动包括快消品行业在内各行各业的AI应用和数字化、智能化转型。由此，纷享销客也将与华为云共同构建起一个全新的价值循环体系，在实现技术价值和业务价值释放的同时，让每一个人都能享受到技术给工作和生活带来的便利。‍*来源：常言道

中国自古就有“民以食为天”的说法，甚至在日常交流中，连问候都离不开吃饭这件大事——“吃了吗？您呐。”而肉类是百姓饮食结构中的重要组成部分。当下，随着生活水平逐步提升，人们对肉类的消耗也越来越多，这对畜牧养殖业而言带来了一些挑战。虽然畜牧养殖业在我国已经有上千年的经验积累，但对于养殖户自身来说，一直以来都是一个极耗心力的劳动密集型行业。比如品种识别、数据管理、健康监护等，都需要精细化管理。对于动辄上千头牲畜的养殖场来说，假设需要依靠人工进行全盘管理，养殖场工作效率将难以得到有效提升。早前在诸多中小型养殖场里，要准确无误地统计出有多少头牲畜是一件极其困难的事情。特别是出售装车清点数量的过程中，经常出现农场方和客户统计数量不一致的情况，供需双方纠纷频发。是否有智能化的方式，能帮助养殖户在实现无接触式的智能看护的同时，降低管理成本、提高人工监管的准确率？“边打麻将边在手机APP上看猪圈”，这又是怎样的体验？天视通携手华为云，帮助养殖户开启智慧养殖的全新路径。传统硬件厂商的AI转型只需一套工作流基于摄像头帮助养殖户做好精细化畜牧养殖管理，是非常重要的一环。作为专业的摄像头模组供应商，天视通累计年出货超过1000万台，并在畜牧养殖业沉淀了大量的客户与项目经验。随着数字化在畜牧养殖业的深入，天视通面临着新的挑战。单一的业务模式已经无法适应当下环境。以养牛为例。在牛场里，养殖户需要亲自到牛场里进行观察，现场拿纸记录每一只牛的健康状况、育种条件等等。这导致他们需要无数次往返牛场和家，每天行走10000步以上。此外，由于牛群视人类为捕食者，看见养殖专家时会产生紧张情绪，这加大了牲畜精细化管理的工作难度。面对零散的养殖管理需求，天视通需要借助算法供应商的能力，定制不同的AI技能。但算法供应商常常由于成本、开发周期以及隐私泄漏等问题，无法快速提供解决方案。加上算法定制依赖算法供应商，天视通的研发和试错成本在不断增加，间接地导致了天视通的业务流失情况。为寻求突破，天视通联系到在算法定制领域有合作项目的华为云，希望运用华为云的AI能力满足畜牧养殖户的需求。华为云针对天视通的零散化定制AI需求，基于华为云AI开发生产线ModelArts和端边云统一AI应用开发框架ModelBox，提供了“智能摄像头自定义算法定制部署一体工作流”解决方案，不需要高阶AI能力即可覆盖大部分的零散AI定制需求，并能零代码迭代部署AI算法到端侧设备。以上文提到的牲畜健康监管为例，天视通利用摄像头从养殖场实际采集到的健康牛只和生病牛只的体态及日常行为特征图片数据，通过ModelArts对视频中的牛进行标注，接着再启动模型训练。确认模型的效果后，可将牛只生病行为检测技能一键发布到华为云AI Gallery上，接着部署到天视通技能管理App及牛场的端侧设备里，在家即可实时关注每一头牛的状态。华为云提供的解决方案不仅提高了天视通的算法开发效率，而且帮助养殖畜牧业解决了人力资源短缺和牲畜质量管理的难题。“畜牧业是一个智能化启动较晚的行业，但实际上却非常重要，关系到每个家庭的日常生活。这些年食品安全收到社会的广泛关注，产业的规模化和IT技术的应用让精准管理成为可能，养殖过程自动化管理和全流程溯源就是大家看到的热点应用”，天视通技术负责人分享了AI赋能智慧养殖的趋势与应用效果。 定制化算法+端侧一键部署打通AI全流程 得益于华为云AI技术所积累的场景化行业工作流能力，天视通能够快速完成面向特殊场景的算法开发和一键式远程部署：数据标注：通过收集摄像头场景需求和少量数据，华为云利用ModelArts标注工具完成对图片标注；算法训练：工作流内置行业主流标准算法，一键启动即可进行训练，生成算法并能直接查看模型性能；算法优化：训练完之后在平台上就能生成针对具体摄像头硬件的优化过的高性能算法。针对客户的硬件平台，优化适配模型与技能，实现一键技能发布；算法部署：生成的算法部署到实际应用的摄像头中，再结合ModelBox的端云部署能力，完成对算法授权管理，上架到手机端的算法市场App。 华为云EI工作流，实际上是把共通性的场景单独抽象出来，形成一个相对固定的开发模式，提供给研发团队使用。在这个过程中，华为云降低了对算法工程师的能力要求，只需要让软件开发人员聚焦工程。华为云研发专家表示，作为解决方案的核心，华为云EI工作流以业务场景为中心，以“定义场景→分布实施→持续迭代→形成闭环”的模式，通过聚焦各行业可落地的AI开发方式，为服务客户提供基于场景化的工作流，完成全流程的AI开发及迭代。携手伙伴，谋全局，争当弄潮儿天视通始终专注在图像处理和通讯的技术领域前沿，通过技术和产品的不断创新，为广大客户提供技术更先进、更贴近客户需求的远程视频设备和开发方案，提供高品质的视频产品和专业的图像处理服务。凭借自身的技术优势，天视通的产品已广泛应用到养殖场、鱼塘、餐馆、商店等社会的众多行业。天视通在应用华为云EI工作流之后发现，和传统的线下开发环境相比，华为云平台整合了多种开发工具，同时提供可视化界面、大幅度减少通用环境的配置工作，大大提高用户的使用体验。基于算法后装的方式，很大程度上减轻了天视通对摄像头硬件本身的库存规划，让库存周转变得更加灵活。在算法定制方面，华为云EI工作流为天视通节省30%的支出；算法云端部署方面，节省硬件库存运营成本20%。基于华为云提供的能力，天视通从传统硬件厂商转型成为了具备AI能力的解决方案提供商，实现无缝转型升级；同时提升了产品竞争力和业务定制需求的承接能力，能够向客户提供更多服务。当前，华为云工作流积累了大量的场景化行业工作流，助力客户零代码、高灵活的实现全流程AI开发应用。华为云在AI、音视频、IoT领域方面的技术深耕，也让天视通与华为云未来在不同的领域场景有了更多的合作可能。在智能化发展的道路上，华为云用技术加持、应用赋能的方式，给正在智能化转型的企业猛“踩油门”，降低企业智能化发展门槛，助力前行。 

已完成