基于亚马逊云科技服务做目标检测

# 前言 随着 **ChatGPT** 的爆火，有越来越多的同学多[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)感兴趣了，想尝试一下如何利用 **AI** 来解决自己身边的问题。在[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)领域主要分为两个派系，**CV** 方向和 **NLP** 方向，作为初学者我的建议是从 **CV** 方便入手，因为操作起来相对简单一些。 看到这里你是否已经跃跃欲试了呢，是否已经准备去买 4090 显卡了呢？不要急，我们可以先使用亚马逊云科技的免费机器学服务器来先动手试试看。 ##### 注册与申请 官方网址：[免费机器学习服务 - Amazon (amazon.com)](https://aws.amazon.com/cn/free/machine-learning/?trk=cndc-detail)  如上图所示我们可以免费试用两个月，这对我们入门学习已经够用了。 在我们完成注册后，选择第一个免费的服务即可   # 创建云服务 在我们进入控制台后，可以通过左上角的服务菜单来选择我们需要的服务， 我这里选择的是[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)相关的。   针对新手用户，他们提供了详细的文档  我选择【**Studio**】开始我们的环境搭建   选择角色 如果之前没有创建过角色的，可以创建一个  在创建好域之后，我们在添加一个配置文件  使用默认即可     点击启动菜单下面的【**Studio**】  根据网速，这个页面需要稍等一会   # 训练环境搭建 新建一个 **NoteBook**  镜像我们可以选择 **PyTorch1.13 + Python3.9 GPU** 版本的，我们后面也可以根据需求重新选择适合的镜像。  我们可以通过如下命令来查看云环境中 **PyTorch** 版本以及 GPU 的版本 ``` !python -c 'import torch;print(torch.__version__);print(torch.version.cuda)' ```  也可以用以下命令来查看我们安装了哪些 **Python** 库，需要注意的是，我们在 **Notebook** 中执行命令的时候，要在命令前加一个半角的感叹号(!)。 ``` !pip list ```  > 这样我们就可以省去安装 PyTorch 的步骤，也不用担心 GPU 版本问题。 我们这里使用 **OpenMMLab** 框架来作为训练演示，配置 **OpenMMLab** 环境 ``` !pip install -U openmim ```  安装 **mmcv** 工具 ``` !mim install "mmcv>=2.0.0rc1" ```  我们本次演示的是目标检测模型 (**mmclassification** ),因此再安装一个 **mmcls** 的工具 ``` !mim install mmcls ```  现在预训练模型 ``` !mim download mmcls --config mobilenet-v2_8xb32_in1k --dest . ```  - py 文件为配置文件，我们后期如果自己训练模型的时候，可以根据自己的需求进行修改，要符合 Python 语法。 - pth 文件为预训练模型，通常它的 size 比较大，他是我们模型训练完成后生成的一个文件。 # 效果验证 我们上传一张香蕉的图片， 然后用预训练的模型检测一下看看效果。  ``` CPU版本 from mmcls.apis import init_model, inference_model model = init_model("mobilenet-v2_8xb32_in1k.py", "mobilenet_v2_batch256_imagenet_20200708-3b2dc3af.pth", device="cpu") result = inference_model(model, "banana.png") ```  我们也可以可视化的看一下效果： ``` from mmcls.apis import show_result_pyplot show_result_pyplot(model, "banana.png", result) ```  如果想用 GPU 来推理的话， 只需要将 device="cpu" 换成 device="cuda:0" 即可 ``` model = init_model("mobilenet-v2_8xb32_in1k.py", "mobilenet_v2_batch256_imagenet_20200708-3b2dc3af.pth", device="cuda:0") ``` # 结束语 我们通过在亚马逊云服务上搭建了一个简单的目标检测的[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)项目，了解了亚马逊云的基础使用方法。我们这里只是演示了一下如何利用预训练模型来做目标检测，感兴趣的小伙伴可以尝试动手自己训练一个模型，顺便体验一下它的性能。如果还是小白，亚马逊云科技服务还提供了丰富的学习资源，500 多节免费数字课程任您选择，全面覆盖各种角色、技能水平和领域，以帮助您提升 Amazon Cloud 技能 。  除了上述既有的课程外，还会不定期的举办一些线上线下的活动，感兴趣的小伙伴可以关注一下，这里和大家简单分享一下日程： | **活动名称** | **活动时间** | **活动地点** | **活动信息** | | --- | --- |--- |--- | | AIGC 实战营 | 2023年3月3日 | 上海 | [点击查看](https://aws.amazon.com/cn/campaigns/aigc-shanghai/?trk=cndc-detail) | | 亚马逊云科技从业者加速训练营 | 2023年3月8日 | 线上 | [点击查看](https://www.awsevents.cn/livePage.aspx?code=13a56a503ed14864bf929ced3595f780&s=&smid=&vep_st=?trk=cndc-detail) | | AIGC 创业实践在线大会 | 2023年3月9日 | 线上 | [点击查看](https://www.awsevents.cn/AIGC0309/listDetails.html?s=8188&smid=16976?trk=cndc-detail)| | AIGC 实战营 | 2023年3月10日 | 北京 | [点击查看](https://aws.amazon.com/cn/campaigns/aigc-beijing/?trk=cndc-detail) | | 亚马逊云科技从业者加速训练营 | 2023年3月14日 | 线上 | [点击查看](https://www.awsevents.cn/livePage.aspx?code=13a56a503ed14864bf929ced3595f780&s=&smid=&vep_st=?trk=cndc-detail)| | 三月女性公益课堂：[无服务器](https://aws.amazon.com/cn/serverless/?trk=cndc-detail)开发简介 | 2023年3月15日 | 线上 | [点击查看](https://www.awsevents.cn/livePage.aspx?code=8bfa4bf3a0414952bf506d6354fb7e1d&s=&smid=&vep_st=?trk=cndc-detail) | |AIGC 实战营 | 2023年3月17日 | 深圳 | [点击查看](https://aws.amazon.com/cn/campaigns/aigc-shenzhen/?trk=cndc-detail) | | 备考训练营：Amazon Certified 解决方案架构师-专业级 | 2023年3月21日 | 线上 | [点击查看](https://www.awsevents.cn/livePage.aspx?code=1a77704cda44499bb8bac57b831fbc16&s=&smid=&vep_st=?trk=cndc-detail) | | 三月女性公益课堂：保护您的亚马逊云科技云 | 2023年3月22日 | 线上 | [点击查看](https://www.awsevents.cn/livePage.aspx?code=cab4938df7334bc4952f4fc0ac9a9d18&s=&smid=&vep_st=?trk=cndc-detail) | | 云原生大数据研讨会 | 2023年4月21日 | 上海 | [点击查看](https://www.awsevents.cn/livePage.aspx?code=cab4938df7334bc4952f4fc0ac9a9d18&s=&smid=&vep_st=?trk=cndc-detail?trk=cndc-detail) | 这次的分享就是这些，希望这篇文章对你有所帮助。