“梦回童年，尽享美食“-- AI 识别童年美食

❝

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--https://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

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));

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
}

完整代码参见：https://github.com/hu-qi/modelarts-wechaty

如需体验可以添加我Hugi66并发送「food」, 也可以登录 AI Gallery -- huaweicloud.ai联系我，期待您的指导！