六一儿童节,看我用ModelArts让8090梦回童年

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​​​​​​​​​​​​​​​​​​【本期推荐】8岁小朋友的儿童节,有点硬核,一起来认识这些小小程序员,看他们如何coding出一个与众不同的童年。

摘要:如果还能再过一次儿童节……

本文分享自华为云社区《“梦回童年,尽享美食“--ModelArts+ Wechaty 识别童年美食》,原文作者:华为云EI专家胡琦 。

大家好,我是Copy攻城狮胡琦,昨晚终于把憋了很久的 ModelArts + Wechaty 实现有趣的美食图片识别应用跑通了。尽管结合 Wechaty 调用 AI 相关服务在多年以前就被千人实现过了,不过作为小白的我能够借助一站式AI开发平台ModelArts 新手制作数据集、训练模型并部署,最终通过最好的微信开发库 Wechaty 实现调用 AI 服务的聊天小助手,还是十分有趣的。当然,我也迫不及待地将我的实践分享给大家,也希望能够获得各位大佬的指导!

数据集制作

我们从AI开发流程出发,当我确定了我的目的是要结合 ModelArts + Wechaty 来实现童年美食识别,基本上我的技术选型也就确定了,鉴于我学艺不精,零基础都能上手的一站式AI开发平台ModelArts和四行代码就能实现聊天机器人的微信开发库 Wechaty,便成了我唯一的选择。准备数据的阶段,我有幸遇到了前辈贡献的代码,因此能够快速从某度图片获取我想要的图片,具体操作可以查看我的历史文章《新手小白如何快速获取数据集》。我用同样的手法获取到了菠萝啤、大白兔奶糖、干脆面、果丹皮、汉堡橡皮糖、猴王丹、花生牛轧糖、健力宝、酒心巧克力、烤红薯、辣条、老冰棍、三色冰淇淋、沙琪玛、跳跳糖、娃哈哈AD钙、旺旺碎冰冰、旺仔牛奶、西瓜泡泡糖、仙贝、鱼皮花生、玉米软糖、真知棒、咪咪虾条共24个分类,从7200张图片中一张一张分拣,最终标注3543张,实现了一个暂时看上去想那么回事的数据集--《"儿童节特辑"--8090的童年美食》

不过,目前从数据的标签分布来看,不太合理,被标注最多的标签数量多达268个,而被标注最少的标签数量仅23个,两者差了一个数量级,因此训练出来的模型大概率会跑偏。

​在ModelArts上进行数据标注时,其实也是有一定技巧的。比如,我在本地获取到了大量的图片,通过 OBS 的命令行工具上传到 OBS 桶中之后,由于此次标注是图像分类,因此我在标注时可以通过图片存放的 OBS 目录来快速筛选出当前要分拣的标签以及进行标注。目前ModelArts数据集处理时单页最多可显示60张图片,这也给我对图片进行精挑细选提供了强有力的支持。其次,在进行图片挑选时,可以从最后一页进行,每次删除图片时顺带把源文件也从 OBS 中移除,移除往前直至处理到第一页。最后,又可以全选当前页进行标注。整个数据集从数据获取到数据处理再到数据集发布,花了不到2小时,个人感觉对新手小白已经很友好了!

训练及评估模型

如果您对《"儿童节特辑"--8090的童年美食》数据集感兴趣,可以在 AI Gallery 进行一键下载,既可以下载到 OBS 也也可直接下载到 ModelArts 数据集。

​基于数据集,在 ModelArts 平台上除了可以自行开发算法并训练模型,也可以使用 AI Gallery 的订阅算法或者直接使用 ModelArts 的自动学习来训练模型。这里为了更简便的操作,本大狮就直接使用简单粗暴的自动学习来实现,主要想看到当前的数据集能训练出怎么样的结果(PS:其实主要是免费,「请把免费打在评论区」),您期待吗?

​在创建完自动学习的任务运行9分钟之后,我Get 到了一个模型,从训练结果来看还是非常理想的,不过究竟是骡子是马,还得看最终部署之后的效果。

​表中是各个标签所对应的参考值,其中F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均,用于评价模型的好坏,当F1值较高时说明模型效果较好;精确度指的是被模型预测为某个分类的所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对负样本的区分能力;召回率指的是被用户标注为某个分类的所有样本中,模型正确预测为该分类的样本比率,反映模型对正样本的识别能力。

部署模型

目前 ModelArts 支持一个免费的部署服务实例,因为我之前的实践已经占用了名额,因此当我再次在自动学习中部署模型时会提示以下图中的报错,从而我只能去到**「部署在线--在线服务」**手动新建一个服务实例。

​在部署模型的时候,我们可以根据自身的需求添加一些个性化设置或者其他功能,比如数据采集、难例筛选等等。

​看到服务部署成功之后,我已经迫不及待地想先调试一下,随便找了一张**「跳跳糖」**的图片,让 AI 识别一下,哎呀还不错哦,感觉比我想象中的要好。ModelArts 的开发部分就告一段落,接着我们按照在线服务的调试指南进行与 Wechaty 的联合开发,“Talk is cheap. Show me the code.”

​此时,我们获得的信息: AI 服务的在线地址以及file形式的输入参数images。

Wechaty 开发

先看看我们最终的呈现效果,也就是像微信机器人发送指定关键字之后再发送图片,微信机器人就会调用 ModelArts 的在线服务来识别图片并将结果返回给微信端。这里我们就需要用到 Wechaty 这个强大的微信开发库。关于 Wechaty 的详细情况,您可以访问 Wechaty 的官网了解--wechaty.js.org/。 从域名来看,这个开发库应该和 JavaScript 有关,经过翻阅文档,我得知,新手使用 Wechaty 仅需四行代码:

npm install qrcode-terminal --save
npm install wechaty 
npm install wechaty-puppet-wechat --save // 这个依赖是关键
export WECHATY_PUPPET=wechaty-puppet-wechat // 这里也是关键,需要配置你使用的puppet
复制代码

​我们可以新建一个文件夹,执行npm init初始化一个项目,然后执行上述代码,接着新建index.js,写入:

const { Wechaty } = require('wechaty');
const name = 'wechat-puppet-wechat';
let bot = '';
bot = new Wechaty({
    name, // generate xxxx.memory-card.json and save login data for the next login
});

//  二维码生成
function onScan(qrcode, status) {
    require('qrcode-terminal').generate(qrcode); // 在console端显示二维码
    const qrcodeImageUrl = [
        'https://wechaty.js.org/qrcode/',
        encodeURIComponent(qrcode),
    ].join('');
    console.log(qrcodeImageUrl);
}

// 登录
async function onLogin(user) {
    console.log(`贴心小助理${user}登录了`);
    //   if (config.AUTOREPLY) {
    //     console.log(`已开启机器人自动聊天模式`);
    //   }
    // 登陆后创建定时任务
    // await initDay();
}

//登出
function onLogout(user) {
    console.log(`小助手${user} 已经登出`);
}

bot.on('scan', onScan);
bot.on('login', onLogin);
bot.on('logout', onLogout);
bot
    .start()
    .then(() => console.log('开始登陆微信'))
    .catch((e) => console.error(e));
复制代码

​基本上就完成了 Wechaty 部分的开发,执行node index.js就能在控制台显示一个二维码,其实类似我们登录桌面端的微信,接着我们主要需要解决的问题:

1. 监听微信消息 -- 可以使用 bot.on('message')来实现;

2. 对接 ModelArts -- 可以使用 token 鉴权方式访问;

3. 文件传递 -- 可以通过 form-data进行数据转换。

基本代码实现如下:

// 获取Token
async function getToken() {
    let token = ''
    const data = {
        "auth": {
            "identity": {
                "methods": [
                    "password"
                ],
                "password": {
                    "user": {
                        "domain": {
                            "name": config.IAMDomain
                        },
                        "name": config.IAMUser,
                        "password": config.IAMPassword
                    }
                }
            },
            "scope": {
                "project": {
                    "name": config.IAMProject
                }
            }
        }
    }
    await axios.post(config.TokenURL, data).then(res => {
        token = res.headers['x-subject-token']
    }).catch(err => {
        console.log(err)
        token = ''
    });

    return token
}

// 识别美食
async function sendImage(fileName) {
    let resp = {}
    await getToken().then(async res => {
        // console.log(res)
        const form = new FormData();
        form.append('images', fs.createReadStream(fileName));
        console.log(form.getHeaders())
        await axios.post(config.URL, form, { headers: Object.assign(form.getHeaders(), { "X-Auth-Token": res }) }).then(res => {
            console.log(res.data)
            resp = res.data
        }).catch(err => {
            console.log(err)
            if (err.response && err.response.data) {
                resp = err.response.data
            }
        })
    }).catch(err => {
        console.log(err)
        resp = err.data
    })
    return resp
}
复制代码

​完整代码参见:github.com/hu-qi/model…

温馨提示:使用 Wechaty 的相关风险请自行评估。

1. 使用这种方式登录微信存在被微信官方风控的可能性,严重者可封号;

2. 非所有账号可使用此方案进行登录/操作,如果您的账号无法通过 Wechaty 提供的接口登录,则无法使用。

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分类:
人工智能
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