平台核心定位与价值ModelArts平台的核心使命是简化AI开发它通过以下方式实现这一目标全流程覆盖提供从数据管理、开发环境、模型训练、模型管理到部署上线的完整工具链。降低门槛无论是零代码的自动学习还是面向专业开发者的本地IDE如VSCode远程开发都能满足不同水平用户的需求。异构算力支持底层兼容并高效调度昇腾AscendNPU、GPU等多种异构计算资源开发者无需关心底层硬件细节。 平台技术架构解析ModelArts采用分层架构每一层都各司其职共同构成一个稳定、高效的AI开发底座。算力层基于华为昇腾全系列AI芯片提供万卡级大规模集群管理能力支持资源负载调度为大规模分布式训练提供稳定算力。AI平台层提供端到端的开发工具链支持开发者一站式完成模型开发和上线并具备自动化故障恢复等能力提升全流程效率。开发工具链层提供大模型开发套件支持主流优质开源大模型“开箱即用”可显著缩短大模型开发周期。⚙️ 核心功能模块与工作流一个典型的AI开发项目在ModelArts上大致会经历以下流程准备工作配置权限让ModelArts可以访问对象存储服务OBS等依赖服务创建专属或使用公共资源池获取计算资源。数据准备使用平台的数据管理功能创建数据集并进行数据预处理、标注等操作。对于大规模标注平台提供了半自动化标注工具能有效提升效率。开发与调试在Notebook开发环境中编写和调测训练代码。Notebook提供了云上的JupyterLab环境也支持通过插件将本地IDE如VSCode与云端资源连接实现“线上线下”协同开发。模型训练专业训练创建训练作业使用自己的算法或从AI Gallery订阅的算法利用分布式训练框架如MoXing在昇腾或GPU集群上进行高效训练并支持自动超参调优。零代码训练自动学习针对图像分类、物体检测、预测分析、声音分类、文本分类等场景用户无需编写代码只需上传数据、标注平台即可自动完成模型设计、训练和部署。模型管理将训练完成的模型导入ModelArts进行统一管理并遵循模型包规范编写推理代码和配置文件。部署上线支持将模型一键部署为在线服务实时推理、批量服务批量推理或边缘服务方便集成到各类业务系统中。 关键特性与优势速览特性维度关键能力适用场景/人群极简开发自动学习零代码、Workflow低代码可视化、本地IDE插件远程开发AI初学者、业务专家、希望提升效率的专业开发者高效训练大规模分布式训练加速、自动超参调优、支持MindSpore/TensorFlow/PyTorch等主流框架需要训练大规模深度学习模型的研究人员、工程师灵活部署在线/批量/边缘多形态部署、PD分离/超密部署提升资源利用率、多级流控保障可用性需要将模型落地到云、边、端不同场景的开发者异构算力统一调度昇腾NPU、GPU等资源提供高性价比算力支持按需/包月计费所有需要进行AI训练或推理的用户可根据预算和需求灵活选择 典型应用场景ModelArts支持从传统机器学习到前沿大模型的各类场景大模型训练与推理提供对DeepSeek、Llama、Qwen等主流开源大模型的训练预训练、微调和推理部署方案使用Ascend-vLLM等高性能框架。AIGCAI生成内容支持Stable DiffusionSD1.5、SDXL等、Wan系列视频生成模型的训练与推理可用于图像、视频生成场景。行业AI应用通过自动学习功能可快速构建工业质检、零售安防、医疗影像分析等领域的定制化模型。