本文档是ModelArts AI Gallery算法 阅读理解-AoA Reader（以下简称为本算法）的详细使用方法。

本算法使用CBTest-CN数据集中的train,valid,test集，使用train集训练，在valid集上达到accuracy=72.15，test集上达到accuracy=70.08的准确率。

1. 准备数据集

本算法支持的数据集为CBTest-CN数据集。

该数据集建立在孩子们的书籍故事之上，从书中故事挑选连续的20句话作为document，第21句话作为query，从中挖去一个动词或者名词作为要预测的对象，其中给出10个候选词。

1.1 下载数据集

点此链接下载数据集，为.tgz格式的压缩包

数据集解压后目录如下：

└─data
├─stats
├─BOOK_SPLIT.txt

├─LICENSE.txt

└─README.txt

1.2 安装OBS Browser+并上传数据集

ModelArts使用对象存储服务（OBS）来存储数据，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。OBS Browser+是一款用于访问和管理对象存储服务（Object Storage Service，OBS）的图形化工具，支持完善的桶管理和对象管理操作。OBS Browser+的图形化界面可以非常方便地让用户在本地对OBS进行管理，例如：创建桶、上传下载文件、浏览文件等。

具体操作步骤如下：
（1）点此下载OBS Browser+，下载完成后解压缩，双击exe进行安装，安装完成后运行；

（2）登录界面如下图所示，需要您填写账号名、Access Key ID（AK）和Secret Accsee Key（SK），参考此文档，获取AK和SK，华为云上的许多产品都需要用到访问密钥，请妥善保存该密钥文件，然后参考下图填写您的华为云账号名及刚获取的AK和SK，点击登录；

（3）参考下图，点击“创建桶”，输入桶名称，注意：区域要选择华北-北京四、标准存储、私有、关闭多AZ，桶名需自定义，OBS桶名要全局唯一，如提示桶名已存在，则需要您修改为其他名称，比如本文设置桶名为paper-reproduction-01。您设置的桶名必须与此不同，如在下文的操作指导中看到paper-reproduction-01，请主动将桶名替换为您自己的桶名，下文将不再进行提示；

（4）点击桶名称，进入到桶中，点击“新建文件夹”，输入文件夹名称，如“train_input”，点击“上传”->“添加文件”-> 选择本地下载好的数据集文件中的三个cbtest-CN开头的三个文件 –> 确定，如下图所示；

（5）点击OBS Browser+左侧的“任务管理”，可查看数据上传进度。如下图所示，点击设置，在基础设置中，设置最大并发数为最大值50，可以加快数据上传速度。

2. 订阅本算法

点击本页面右上方的【订阅】按钮。然后点击页面下方的【下一步】按钮，再点击【确认付款】按钮，最后点击【确定】按钮进入我的订阅页面，可以看到刚刚订阅的算法。点击【应用控制台】超链接，选择华北-北京四区域，进入算法管理页面。

如下图所示，点击“同步”按钮，同步算法，可以点击刷新按钮，刷新状态。当状态变成就绪时，表示同步成功。

3. 创建训练作业

点击上图中的“创建训练作业”，按照下表填写训练作业参数：

其他模型参数保持默认值不变即可。

点击下一步，提交，训练作业的状态会经历“初始化”、“部署中”、“运行中”和“运行成功”四个状态。训练作业运行成功后，在上表中指定的“模型输出”路径下会自动生成model目录，该目录下有模型文件、ModelArts平台推理脚本（config.json、customize_service.py）和其他运行模型必备的文件

4. 模型导入

准备好模型及相关的必备文件后，您可以将生成的模型导入至ModelArts模型管理。具体操作如下：

（1）在ModelArts控制台的左侧导航栏点击“模型管理” -> “模型”，点击右侧页面中的“导入”。在导入模型页面填写名称，选择元模型来源，可以直接从训练中选择，也可以从OBS中选择。如果是从OBS中选择，则需要选择到model目录的上一级目录；例如，本次可选择的目录为obs://paper-reproduction-01/output/trained_model，如下图所示

注意：选择好元模型路径后，“AI引擎”会自动填充。如未能自动填充，请检查元模型路径是否是model目录的上一级目录，或者model目录下是否包含模型配置文件config.json。

（2）点击“立即创建”，需要一点时间来等待模型导入和构建，当模型版本状态为“正常”后，即表示模型导入成功。

5. 创建在线服务

在ModelArts上，可以将模型部署为在线服务，然后上传图片进行预测，直接在网页端观察预测结果。

部署为在线服务具体步骤如下：

（1）在ModelArts左侧导航栏中选择“部署上线 -> 在线服务”，然后点击页面中的“部署”；

（2）在部署页面填写参数，其中在“模型列表”选择要导入的模型及版本，计算节点规格需要选择GPU；（注意，尽量选择高配置，因为预测的文件有2500个样本，低配置CPU预测可能会超时）