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ModelArts支持的AI框架
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算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎MindSpore 是 是 rlstudio1.0.0-ray1.3.0-cuda10.1-ubuntu18.04 强化学习算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎 是 是 mindquantum0.9.0-mindspore2.0.0-cuda11.6-ubuntu20
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Python
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'userData': 'customerId123' #设置用户的附属信息 } try: r = requests.post(requestUrl, json=jsonData, headers=header, verify=False)
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Python
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请求Headers header = {'Authorization': 'WSSE realm="SDP",profile="UsernameToken",type="Appkey"', 'X-WSSE': buildWSSEHeader(APP_KEY
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Python
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Python 本节以IntelliJ IDEA版本为例，介绍如何在Python环境中集成API请求签名的SDK。您可以直接导入示例工程体验，然后参考调用说明部分将签名SDK集成到您的应用中。 签名SDK只包含签名功能，不包含云服务的SDK功能，云服务SDK请参见SDK。 准备环境
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Python
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producer = KafkaProducer(bootstrap_servers=conf['bootstrap_servers']) data = bytes("hello kafka!", encoding="utf-8") producer.send(conf['topic_name']
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Python
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用户可以参考表1和表2配置Python节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 Python语句或脚本 是 可以选择Python语句或Python脚本。 Python语句 单击“Python语句”参数下的文本框，在“Python语句”页面输入需要执行的Python语句，选择Python脚本。
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Python
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Dataset）：用于在Spark应用程序中定义RDD的类，该类提供数据集的操作方法，如map，filter。 pyspark.Broadcast：广播变量类。广播变量允许保留一个只读的变量，缓存在每一台机器上，而非每个任务保存一份拷贝。 pyspark.StorageLevel： 数据存储级别
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Python
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Dataset）：用于在Spark应用程序中定义RDD的类，该类提供数据集的操作方法，如map，filter。 pyspark.Broadcast：广播变量类。广播变量允许保留一个只读的变量，缓存在每一台机器上，而非每个任务保存一份拷贝。 pyspark.StorageLevel： 数据存储级别
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ModelArts支持哪些AI框架？
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04-x86_64（推荐） python2.7、python3.6、python3.7的运行环境搭载的PyTorch版本为1.0。 python2.7、python3.6、python3.7、pytorch1.4-python3.7、pytorch1.5-python3.7，表示该模型可同时在CPU或GPU运行。
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AI开发基本流程介绍
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还缺少某一部分数据源，反复调整优化。 训练模型 俗称“建模”，指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学习模型，模型可以应用到新的数据中，得到预测、评价等结果。
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GS
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，方便后续扩展。 model_name name 模型的实例名，每个模型对应aiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型所服务的database名，每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用的数据。
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Python
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下载SDK的最新版本。 获取并安装Python安装包（可使用2.7或3.X），如果未安装，请至Python官方下载页面下载。 获取并安装IntelliJ IDEA，如果未安装，请至IntelliJ IDEA官方网站下载。 已在IntelliJ IDEA中安装Python插件，如果未安装，请按照图1所示安装。
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Python
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Python 环境要求 Python 3.0及以上版本。 引用库 requests 2.18.1 请自行下载安装Python 3.x，并完成环境配置。 打开命令行窗口，执行pip install requests命令。 执行pip list查看安装结果。 本文档所述Demo在提供
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Python
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X版本，如果未安装，请至Python官方下载页面下载。 Python安装完成后，在cmd/shell窗口中使用pip安装“requests”库。 pip install requests 如果pip安装requests遇到证书错误，请下载并使用Python执行此文件，升级pip，然后再执行以上命令安装。
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Python
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。 已安装Python安装包2.7.9或3.X版本，如果未安装，请至Python官方下载页面下载。 已安装IntelliJ IDEA 2018.3.5或以上版本，如果未安装，请至IntelliJ IDEA官方网站下载。 已在IntelliJ IDEA中安装Python插件，如果未安装，请按照图1所示安装。
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Python
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Python 本文档所述Demo在提供服务的过程中，可能会涉及个人数据的使用，建议您遵从国家的相关法律采取足够的措施，以确保用户的个人数据受到充分的保护。 本文档所述Demo仅用于功能演示，不允许客户直接进行商业使用。 本文档信息仅供参考，不构成任何要约或承诺。 发送短信 # -*-
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Python
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Secret等信息，具体参见认证前准备。 获取并安装Python安装包（可使用2.7.9+或3.X），如果未安装，请至Python官方下载页面下载。 Python安装完成后，在命令行中使用pip安装“requests”库。 pip install requests 如果pip安装
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Python
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Python 由于Spark开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类： pyspark.SparkContext：是Spark的对外接口。负责向调用该类的python应用提供S
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Python
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从0到1利用ML Studio进行机器学习建模
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如图8所示，随机森林回归连线模型应用，随机森林回归算子输出pipeline_model传入模型应用算子, 作为模型应用算子的输入模型。 图8 随机森林回归连线模型应用 模型应用算子的dataframe由数据集分割算子的dataframe_2输入，如图9所示。 图9 数据集分割连线模型应用 添加回
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套餐包简介
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ModelArts服务支持购买套餐包，根据用户选择使用的资源不同进行收费。您可以根据业务需求选择使用不同规格的套餐包。 ModelArts提供了AI全流程开发的套餐包，面向有AI基础的开发者，提供机器学习和深度学习的算法开发及部署全功能，包含数据处理、模型开发、模型训练、模型管理和部署上
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