基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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source /home/ma-user/anaconda3/bin/activate TensorFlow-1.8 如果需要在其他python环境里安装，请将命令中“TensorFlow-1.8”替换为其他引擎。 在代码输入栏输入以下命令安装Shapely。 pip install Shapely

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实现了基于应用模型感知的智能调度算法，根据用户提交的作业类型，针对其应用模型对资源的诉求和整体应用负载的情况，优化调度方式，通过资源抢占，分时复用等机制减少集群资源的空闲比例。 价值 面向AI计算的容器服务，采用高性能GPU计算实例，并支持多容器共享GPU资源，在AI计算性能上比

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指定每一页返回的最大条目数，默认为“1000”。 sort_by 否 String 指定排序字段，枚举值如下： create_at：默认值，AI应用创建时间 model_version：AI应用版本 model_size：AI应用大小 order 否 String 排序方式，枚举值如下： asc: 递增排序 desc:

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IDE Online暂不支持GPU加速，建议安装tensorflow-cpu减小磁盘占用，并加快安装速度。 鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow，敬请期待后续更新。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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重写模型父类的初始化方法init可能导致AI应用“运行异常”。 可以使用的属性为模型所在的本地路径，属性名为“self.model_path”。另外pyspark模型在“customize_service.py”中可以使用“self.spark”获取SparkSession对象。 推理代码

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为空。 model_type 是 String 模型类型，取值为：TensorFlow/MXNet/Spark_MLlib/Scikit_Learn/XGBoost/MindSpore/Image/PyTorch。 model_algorithm 否 String 模型算法，表示

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端根据AI引擎创建容器，较耗时；本地Predictor部署较快，最长耗时10s，可用以测试模型，不建议进行模型的工业应用。 当前版本支持部署本地服务Predictor的AI引擎为：“XGBoost”、“Scikit_Learn”、“PyTorch”、“TensorFlow”和“S

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应用 管理员后台“投票”如何使用？ 如何自建企业应用？ 如何将自建应用上架到应用市场？ 怎么设置员工之间手机号相互不可见？ We码包含哪些应用？ 如何导出审批数据？ 如何创建自定义流程表单？ 审批管理里的“可见范围”和“表单管理员”是什么意思？ 考勤套件是什么？ 会务通是什么？ 会务通管理后台地址是什么？

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如何添加新应用到日常办公？ 业务应用中显示的应用都可用吗？可以自建应用吗？ 通过审批的自建应用，为什么在应用商店显示不出来？ 企业现有IT流程如何集成，集成开发由谁开发？ 别人发起的审批会主动通知审批人审批吗？ 个人管理页面， WeLink 工作报告点导出后没有反应？ 轻应用或H5应用

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应用 应用界面显示您所在企业定制的全部应用，您可以根据需要使用和展示应用的内容。

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应用 什么是应用 什么是应用模板 创建应用 创建Addon应用 如何编译发布应用 如何安装已开发好的应用 如何使用已安装应用 如何设置应用 归档应用代码 了解命名空间 父主题： 经典版开发指导

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应用 获取应用列表 创建应用 获取应用详情 删除应用 父主题： CAE API

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。如果推理服务不使用Tensorflow引擎，实现起来效果不理想。 仅支持提供一个推理服务调用接口，无法满足某些Case的需求，比如：KPI异常检测。 模板优势 使用云端推理框架的“模板管理”具备如下优势： 相对于仅能使用固定类型的模型类型TensorFlow，模板部署模型包的方

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本章节主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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tfjob-test is created.", "reason": "TFJobCreated", "status": "True", "type": "Created"

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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MoXing 使用MoXing复制数据报错 如何关闭Mox的warmup Pytorch Mox日志反复输出 moxing.tensorflow是否包含整个TensorFlow，如何对生成的checkpoint进行本地Fine Tune？ 训练作业使用MoXing拷贝数据较慢，重复打印日志

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开发Spark应用 Spark Core样例程序 Spark SQL样例程序 通过JDBC访问Spark SQL样例程序 Spark读取HBase表样例程序 Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序 Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序 Spark S

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开发Spark应用 Spark Core样例程序 Spark SQL样例程序 通过JDBC访问Spark SQL样例程序 Spark读取HBase表样例程序 Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序 Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序 Spark S

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对于OBS连接不稳定的现象，通过增加代码来解决。您可以在代码最前面增加如下代码，让TensorFlow对ckpt和summary的读取和写入可以通过本地缓存的方式中转解决： import moxing.tensorflow as mox mox.cache() 父主题： OBS操作相关故障

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