Boolean 是否开启热词 表5 IflytekAiuiConfig 参数 是否必选 参数类型 描述 app_id 否 String AIUI应用ID。 app_key 否 String AIUI应用密钥。 api_secret 否 String AIUI API密钥。 is_production

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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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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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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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IflytekAiuiConfig{ AppId: &appIdIflytekAiuiConfig, AppKey: &appKeyIflytekAiuiConfig, ApiSecret: &apiSecretIflytekAiuiConfig, } appTypeUpdateRobotReq:=

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

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习流程快速构建AI应用；面向AI初学者，不需关注模型开发，使用预置算法构建AI应用；面向AI工程师，提供多种开发环境，多种操作流程和模式，方便开发者编码扩展，快速构建模型及应用。 产品架构 ModelArts是一个一站式的开发平台，能够支撑开发者从数据到AI应用的全流程开发过程。

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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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。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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engines结构数组 引擎规格参数列表，如表4所示。 表4 engines属性列表说明 参数 参数类型 说明 engine_type integer 训练作业的引擎类型。 1：TensorFlow。 2：MXNet。 4：Caffe。 5：Spark_MLlib 6: Scikit Learn

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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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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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DevServer的训练过程，训练使用PyTorch框架和昇腾NPU计算资源。 应用于AIGC和多模态视频编码器。 数字人场景 样例 场景 说明 Wav2Lip推理基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907） Wav2Lip训练基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6

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ModelArts不支持直接导入“.h5”格式的模型。您可以先将Keras的“.h5”格式转换为TensorFlow的格式，然后再导入ModelArts中。 从Keras转TensorFlow操作指导请参见其官网指导。 父主题： 导入模型

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操作前，请确认是否为“.om”模型支持的TensorFlow和Caffe算子边界，详情请见附录Caffe算子边界和Tensorflow算子边界。 前提条件 已在本地开发模型。本地自定义的训练模型，非“.om”格式的模型上传文件包含caffe模型文件“.caffemodel”和“.prototxt”和配置文件“

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架，构建于TensorFlow、PyTorch、MXNet、MindSpore等深度学习引擎之上，使得这些计算引擎分布式性能更高，同时易用性更好。MoXing包含很多组件，其中MoXing Framework模块是一个基础公共组件，可用于访问OBS服务，和具体的AI引擎解耦，在M

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使用应用及应用组 基于应用的监控 应用的监控是基于应用维度，而非应用组。创建自定义应用后，可以在监控中的应用显示页看到相对应的预定义应用和自定义应用，应用组不显示。 基于应用组的策略 配置时使用的是应用组维度而不是应用，策略可以基于应用识别进行执行。如配置QoS策略中的配置。 父主题：

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使用应用及应用组 基于应用的监控 应用的监控是基于应用维度，而非应用组。创建自定义应用后，可以在监控中的应用显示页看到相对应的预定义应用和自定义应用，应用组不显示。 基于应用组的策略 配置时使用的是应用组维度而不是应用，策略可以基于应用识别进行执行。如配置QoS策略中的配置。 父主题：

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om”格式。 并非所有模型都能转换成功，进行导入（转换）模型操作前，请确认是否为“.om”模型支持的TensorFlow和Caffe算子边界，详情请见附录Caffe算子边界和Tensorflow算子边界。 ModelArts训练模型 华为HiLens支持在ModelArts训练自己的算法

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has no attribute 'dtype'” 问题现象 代码在Notebook的keras镜像中可以正常运行，在训练模块使用tensorflow.keras训练报错时，出现如下报错：AttributeError: 'NoneType' object has no attribute

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Kubernetes已经成为云原生应用编排、管理的事实标准， 越来越多的应用选择向Kubernetes迁移。人工智能和机器学习领域天然的包含大量的计算密集型任务，开发者非常愿意基于Kubernetes构建AI平台，充分利用Kubernetes提供的资源管理、应用编排、运维监控能力。 Kubernetes存在的问题

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