文章主题：ModelArts, AI开发平台, Tensorflow, PyTorch
摘要：PyCharm在AI项目开发提供了优秀的代码编辑、调试、远程连接和同步能力，在开发者中广受欢迎。
使用PyCharm插件配合ModelArts：
一键帮助用户配置远程ModelArts Notebook，免去用户手工配置按需使用Notebook资源，启动停止，随心所欲本地代码提交至ModelArts训练任务，沉浸式AI开发体验
ModelArts，作为华为云的一站式AI开发平台，具备强大的功能，能够满足一站式的AI开发需求。其“一站式”特性涵盖了AI开发的各个关键环节，如数据处理、算法开发、模型训练以及模型部署，全部都可以在ModelArts上轻松完成。在技术层面上，ModelArts底层兼容各种异构计算资源，让开发者可以依据实际需求，灵活选用并无需担心底层的复杂技术。此外，ModelArts亦具有广泛的支持能力，不仅能够运行Tensorflow、PyTorch、MindSpore等主流的开源AI开发框架，同时也允许开发者使用自有的算法框架，以适应个性化的使用习惯。
AI模型开发的过程，称之为Modeling，一般包含两个阶段：
开发阶段：准备并配置环境，调试代码，使代码能够开始进行深度学习训练，推荐在ModelArts开发环境中调试。实验阶段：调整数据集、调整超参等，通过多轮实验，训练出理想的模型，推荐在ModelArts训练中进行实验。在软件开发的流程中，有两个关键环节是可以互相转换的。首先，当开发阶段的代码经过严格的测试和稳定性验证后，项目会进入到实验阶段。在这个阶段中，开发人员会通过大量的实验数据和参数调整，不断优化和迭代模型，以期达到最佳的性能表现。另一方面，如果在实验阶段，开发人员有任何关于如何优化训练性能的新的想法或建议，他们可以直接回到开发阶段，并将这些新的理念融入到代码的优化中，以期望获得更好的结果。这种灵活的转换机制使得开发团队能够更加高效地完成项目，同时也保证了项目的最终性能能够满足用户的需求。
1. 实操体验 How to Use
1.1 插件安装和登录
1.1.1 插件安装
为了进行ModelArts插件的安装，您可以在软件界面中选择“文件”>“设置”>“插件”，然后在市场搜索框内输入“ModelArts”并点击“安装”按钮。这样就可以顺利地完成ModelArts插件的安装过程了。
1.1.2 插件登录
在成功安装插件之后，您将在IDE的菜单栏中看到“ModelArts”选项。点击该选项，您将进入一个名为“Edit Credential”的页面。
要获取AK/SK，您可以点击插件中的”How to get AK/SK”选项，这将会引导您前往华为云文档。在那里，您将根据提供的指导步骤轻松地获取AK/SK。接下来，只需将AK/SK信息填入相应的登录框，并点击”OK”按钮，便可成功完成登录操作。
1.2 训练代码和数据准备
在本博客中，通过附件进行下载获取。
获取完代码和数据中，需要把训练数据上传至OBS中，为下一步提交训练作业做好准备。
在进入OBS控制台之前，我们需要确保已经创建了一个OBS桶。如果没有现有的桶，那么我们需要手动创建一个新的桶。接下来，在已有的桶下，我们需要新建一个名为“data”的文件夹。然后，将已经下载好的训练数据上传到这个新建的“data”文件夹中。
和data文件夹同级，创建一个job文件夹，用来存放提交的训练作业。
首先获取OBS桶地址，在网页端进行点击获取，地址类似为obs://3xdata
通过拼接获取到data和job文件夹OBS地址分别为：
data:obs://3xdata/data/
job:obs://3xdata/job/
1.3 提交训练作业
通过PyCharm把下载好的训练文件打开，点击插件的Training Job进行训练作业提交
在打开的页面中，选择和填入如下参数：
填写无误后，点击Apply and Run, 等待训练作业运行完成即可看到如下图日志输出
点击日志中的网站链接地址，可以在网页端看当训练作业相关详情，完成网页端信息截图即可
恭喜大家，至此，我们的在ModelArts上进行模型开发的体验就顺利完成了。
2. 更多探索 Learn More
如果拥有PyCharm专业版，还可以体验更多丰富功能，使用Notebook进行开发调试后，再进行训练作业提交，可以参考https://support.huaweicloud.com/devtool-modelarts/devtool-modelarts_0016.html
本文作者小马老师将在10月11日直播详细介绍【试驾PyCharm“混动”AI开发初体验】，欢迎各位点击此处参与。
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