模型训练完成后，可以创建预测作业，将模型部署为在线预测服务。 同样填写和选择一些参数和数据。最后模型状态为“正常”，表示创建成功。单击部署-在线服务，创建预测服务。

　　在预测服务阶段，即可上传所需要识别和检测的图片来进行测试了。

　　不用怀疑，以上体验正是来自于一个文字工作者，也就是毫无代码和开发能力的小白用户。正是得益于简单易用的平台特性和指导手册的“保姆式”教学，我完成了的AI开发的经典路径：从数据准备到训练模型，再到最后的模型部署和测试。

　　你无需知道过程中的那些生僻的参数代表什么意思，直接根据流程指引即可完成开发流程。这正是这个叫ModelArts的平台所迸发出的魅力和吸引力。

　　如此不难看出，ModelArts上手快、训练快、上线快，从数据到自动学习、再到训练和部署样样精通，图像识别、视频分析、语音识别、产品推荐、异常检测等场景全部适用，传说中的极致性能真不是浪得虚名。

　　1月30日，ModelArts已经结束了为期两个月的全球公测阶段，宣布正式上线，为新用户提供了价值约400元的免费试用包体验ModelArts。

　　如果你在为模型训练时间长苦苦挣扎，因为没有适用的数据集而放弃关于人工智能的小创意，那么就让华为云ModelArts来匹配你无处安放的才华吧~

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