ModelArts 快速入门（中国站）

ModelArts快速入门（中国站）

本文档旨在帮助用户快速上手华为云ModelArts服务，提供了针对不同AI基础开发者的入门教程和常见问题解答。

面向AI开发零基础用户：

• AI Gallery零代码体验： 可利用AI Gallery中预置的模型、算法、数据和Notebook等资产，零代码完成AI建模和应用。
• 一键部署模型： 可参考“使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署”，了解如何使用ModelArts Standard一键部署现有模型并进行在线预测。
• 自动学习功能： 可参考“使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类”，了解如何使用ModelArts Standard的自动学习功能零代码构建AI模型。

面向AI工程师：

• 在线代码开发环境： 可使用ModelArts Standard提供的在线代码开发环境，编写训练代码进行AI模型的开发。
• 自定义算法构建模型： 可参考“使用自定义算法构建模型（手写数字识别）”，了解如何将本地的自定义算法通过简单的代码适配，实现在ModelArts上进行模型训练与部署的全流程。

文档还提供了多个入门实践案例，帮助用户快速了解并使用ModelArts完成AI开发，包括：

• ModelArts Standard模型训练： 基于ModelArts Standard上运行GPU训练任务。
• 从0制作自定义镜像并用于训练： 介绍如何从0开始制作镜像，并使用该镜像在ModelArts Standard平台上进行训练（支持PyTorch+CPU/GPU和MindSpore+Ascend）。
• 主流开源大模型训练和推理： 基于ModelArts Standard和Lite Server适配PyTorch NPU，指导用户完成Llama、Qwen、ChatGLM、Yi等常见开源大模型的预训练、SFT微调、LoRA微调训练过程以及推理部署、模型评测、模型量化等功能。
• ModelArts Standard推理部署： 使用Standard一键完成商超商品识别模型部署。
• 从0-1制作自定义镜像并创建AI应用： 针对ModelArts不支持的AI引擎，可以构建自定义镜像，并将镜像导入ModelArts，创建为模型并部署成在线服务。
• ModelArts Standard开发环境： 使用ModelArts VSCode插件调试训练ResNet50图像分类模型。
• ModelArts LiteServer： 基于ModelArts LiteServer适配PyTorch NPU，指导用户完成Llama、Qwen、ChatGLM、Yi等常见开源大模型的预训练、SFT微调、LoRA微调训练过程以及推理部署、模型评测、模型量化等功能。