使用ModelArts自動學習開發(fā)AI模型無需編寫代碼，您只需上傳數(shù)據(jù)、創(chuàng)建項目、完成數(shù)據(jù)標注、發(fā)布訓練、然后將訓練的模型部署上線。將訓練的模型部署上線的過程中，將會生成一個AI應用，命名規(guī)范為exeMl-{類別}_ExeMl_xxx。

ModelArts服務為用戶提供了Workflow工具，區(qū)別于傳統(tǒng)的機器學習模型構(gòu)建，開發(fā)者可以使用Workflow開發(fā)生產(chǎn)流水線?；贛LOps的概念，Workflow會提供運行記錄、監(jiān)控、持續(xù)運行等功能。根據(jù)角色的分工與概念，產(chǎn)品上將工作流的開發(fā)和持續(xù)迭代分開。

Workflow（也稱工作流）本質(zhì)是開發(fā)者基于實際業(yè)務場景開發(fā)用于部署模型或應用的流水線工具。在機器學習的場景中，流水線可能會覆蓋數(shù)據(jù)標注、數(shù)據(jù)處理、模型開發(fā)/訓練、模型評估、應用開發(fā)、應用評估等步驟。

ModelArts提供了模型訓練的功能，方便您查看訓練情況并不斷調(diào)整您的模型參數(shù)。您還可以基于不同的數(shù)據(jù)，選擇不同規(guī)格的資源池用于模型訓練。除支持用戶自己開發(fā)的模型外，ModelArts還提供了從AI Gallery訂閱算法，您可以不關(guān)注模型開發(fā)，直接使用AI Gallery的算法，通過算法參數(shù)的調(diào)整，得到一個滿意的模型。

創(chuàng)建AI應用時，導入ModelArts訓練作業(yè)中訓練完成的模型。

本地開發(fā)好模型，構(gòu)建自定義鏡像，最后上傳至容器鏡像服務SWR，從SWR中導入鏡像創(chuàng)建AI為應用。如何制作自定義鏡像，請參考ModelArts官網(wǎng)文檔從0-1制作自定義鏡像并創(chuàng)建AI應用。

針對您本地開發(fā)的模型，在制作AI應用的自定義鏡像時，需滿足ModelArts定義的規(guī)范。請參考ModelArts官網(wǎng)文檔創(chuàng)建AI應用的自定義鏡像規(guī)范。

ModelArts支持本地準備模型包，編寫模型配置文件和模型推理代碼，將準備好的模型包上傳至對象存儲服務OBS，從OBS導入模型創(chuàng)建為AI應用。

制作模型包，則需要符合一定的模型包規(guī)范。模型包里面必需包含“model”文件夾，“model”文件夾下面放置模型文件，模型配置文件，模型推理代碼文件。

模型包結(jié)構(gòu)示例（以TensorFlow模型包結(jié)構(gòu)為例）

發(fā)布該模型時只需要指定到“ocr”目錄。

在AI Gallery中，支持訂閱官方發(fā)布或者他人分享的模型，訂閱后的模型，可推送至ModelArts模型管理中，進行統(tǒng)一管理。