作者：胡琦
摘要：农历新年将至，听说华为云 AI 又将开启智能对对联迎接牛气冲天，让我们拭目以待！作为资深 Copy 攻城狮，想要自己实现一个对对联的模型，是不能可能完成的任务，因此我搜罗了不少前人的实践案例，今天想和大家分享的是 和鲸社区的 rua年糕 贡献的项目-AI 对联，基于 ModelArts 的 **「我的笔记本」**实现。
一、环境准备
准备环境前，先唠叨几句：ModelArts 是面向开发者的一站式AI开发平台，ModelArts 在人工智能三要素中都有非常出色的表现，数据方面提供海量数据预处理及半自动化标注，算法方面除了开发者自己开发还=提供大量的预置算法和订阅算法可供选择，算力方面目前开发环境提供免费算力以及即点即用的**「我的笔记本」。目前个人比较中意的功能就是「我的笔记本」**，如果您体验过 MindSpore 教程的 「Run in ModelArts」,您会发现其实教程中链接的就是 ModelArts 的 **「我的笔记本」**模块，具体体验可阅读我的历史文章5分钟在线体验MindSpore的图层IR--MindIR。
相比常规的开发先要装一堆的环境和软件，基于 ModelArts 的 AI 开发似乎变得更简单，理论上有能上网的设备就够了，比如 pad，然后仅仅需要注册一个华为云账号并实名认证。当然，ModelArts准备工作并不仅仅是这些，比如如需用到 OBS 还需生成访问密钥并完成 ModelArts 全局配置。具体操作请参考ModelArts-Lab:gitee.com/ModelArts/M…
Free 的**「我的笔记本」就在 ModelArts 总览页底部的开发工具卡片中，点击「立即体验」即可开启一个默认的 CPU 环境的 JupyterLab，我们可以在右边的「切换规格」**栏进行环境或者规格的切换。需要注意的是：
切换资源后，将影响实例下所有Notebook与Terminal。Notebook中执行的所有变量将失效，Terminal需要重新打开，手动安装包不再生效，需要重新执行。
目前， CPU 和 GPU 环境支持 Conda-python3 、Pytorch-1.0.0、TensorFlow-1.13.1等8种Notebook环境，不过使用 GPU 需要注意：
1、免费规格用于使用体验，会在1小时后自动停止；
2、免费算力不包含对象存储服务(OBS)存储资源费用。
如果想使用 MindSpore 框架，可以从 MindSpore 官方文档教程中的 **「Run in ModelArts」**进行跳转到带有 MindSpore 框架的 JupyterLab。
二、Seq2Seq 简介
Seq2Seq是 Google 在 2017年开源的一款用于 TensorFlow 的通用编码器&解码器框架（encoder-decoder framework），可用于机器翻译、文本摘要、会话建模、图像描述等。
论文地址： arxiv.org/abs/1703.03…
三、Copy 实践
新建 TensorFlow 1.13.1 环境的 notebook 文件，开始代码编(kao)写(bei)。
- 数据集下载
couplet-dataset 尽管比较陈旧，但拥有 70 万条数据，应该够实现一个简单的对对联模型。
- 依赖安装及引用
- 数据处理
- 模型定义
其他代码此处就不再贴了，建议直接参考源码出处，或者访问github.com/hu-qi/model…。此处我选择 200 个 Epoch，训练过程如下图：
从图中明显可以看出评估函数输出的下联不断地在调整。当训练完成之后我们便炼的了简单能使用的丹--AI 对对联模型，紧接着测试一下：
不错不错，还是挺工整通顺的！
当然实践中也并不是一帆风顺，训练过程中如果遇到续期提示，请务必要手动点击，不然又得重启 Notebook 。续期就对了，尽管我不太清除能续几次，但续期就不会导致训练中断。
四、总结
此次实践的数据集和 notebook 已上传到 github ：github.com/hu-qi/model…, 另外对联数据也共享到 ModelArts AI Gallery：couplet-dataset:70万对联数据集,欢迎取阅！
