TensorFlow TensorFlow存在两种接口类型，keras接口和tf接口，其训练和保存模型的代码存在差异，但是推理代码编写方式一致。 训练模型（keras接口） 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18

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server（以下简称ps）和一个worker，其中ps将分配一半的CPU和内存资源，即ps拥有“CPU: 36核 | 内存：256GB”的计算资源，worker拥有“GPU: 8*GP-Vnt1 | CPU: 36核 | 内存：256GB”的计算资源。 需要注意的是ps只会分配到CPU和内存资源，

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Tensorflow训练 Kubeflow部署成功后，使用ps-worker的模式来进行Tensorflow训练就变得非常容易。本节介绍一个Kubeflow官方的Tensorflow训练范例，您可参考TensorFlow Training (TFJob)获取更详细的信息。 创建MNIST示例

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。预置镜像里面包含PyTorch，Tensorflow，MindSpore等常用AI引擎框架，镜像命名以AI引擎为主，并且每个镜像里面都预置了很多常用包，用户可以直接使用而无需重新安装。 开发环境预置镜像分为X86和ARM两类： 表1 X86预置镜像列表 引擎类型 镜像名称 PyTorch

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是 是 tensorflow1.15-cann5.1.0-py3.7-euler2.8.3 Ascend+ARM算法开发和训练基础镜像，AI引擎预置TensorFlow Ascend 是 是 mlstudio-pyspark2.4.5-ubuntu18.04 CPU算法开发和训练基

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save(model.state_dict(), "pytorch_mnist/mnist_mlp.pt") 推理代码 在模型代码推理文件customize_service.py中，需要添加一个子类，该子类继承对应模型类型的父类，各模型类型的父类名称和导入语句如请参考表1。 from PIL

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内存：512GB”的计算资源。目前PyTorch引擎仅支持GPU和CPU类型的规格，如果需要使用昇腾规格，请参考Ascend-Powered-Engine。 网络通信介绍 单机作业不涉及网络通信情况。 分布式作业的涉及网络通信则可以分为节点内网络通信和节点间网络通信。 节点内网络 使用NVLink和共享内存通信。

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是 是 tensorflow1.15-cann5.1.0-py3.7-euler2.8.3 Ascend+ARM算法开发和训练基础镜像，AI引擎预置TensorFlow Ascend 是 是 mlstudio-pyspark2.4.5-ubuntu18.04 CPU算法开发和训练基

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py中，需要添加一个子类，该子类继承对应模型类型的父类，各模型类型的父类名称和导入语句如请参考表1。 import logging import threading import numpy as np import tensorflow as tf from PIL import Image

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所示。 表1 ModelArts训练基础镜像列表 引擎类型 版本名称 PyTorch pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 TensorFlow tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18

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myhuaweicloud.com/aip/tensorflow_2_6:tensorflow_2.6.0-cuda_11.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64-20220524162601-50d6a18 表2 Pytorch AI引擎版本 支持的运行环境 URI 1

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介绍预置的Horovod镜像详情。 引擎版本一：horovod_0.20.0-tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 镜像地址：swr.{region}.myhuaweicloud.com/aip/horovod_tensorflow:train-horovod_0

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法时被称为“使用预置框架”模式。 以下章节介绍了如何使用预置框架创建算法。 如果需要了解ModelArts模型训练支持的预置引擎和模型，请参考预置的训练引擎。 本地开发的算法迁移至ModelArts需要做代码适配，如何适配请参考开发自定义脚本章节。 通过ModelArts控制台界

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旧版训练迁移至新版训练需要注意哪些问题？ 新版训练和旧版训练的差异主要体现在以下3点: 新旧版创建训练作业方式差异 新旧版训练代码适配的差异 新旧版训练预置引擎差异 新旧版创建训练作业方式差异 旧版训练支持使用“算法管理”（包含已保存的算法和订阅的算法）、“常用框架”、“自定义”（即 自定义镜像 ）方式创建训练作业。

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模板说明 TensorFlow图像分类模板 TensorFlow-py27通用模板 TensorFlow-py36通用模板 MXNet-py27通用模板 MXNet-py36通用模板 PyTorch-py27通用模板 PyTorch-py36通用模板 Caffe-CPU-py27通用模板

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自定义脚本代码示例 TensorFlow TensorFlow 2.1 PyTorch Caffe XGBoost Pyspark Scikit Learn 父主题： 推理规范说明

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Notebook基础镜像介绍 Notebook基础镜像功能 Notebook基础镜像列表 Notebook基础镜像x86 PyTorch Notebook基础镜像x86 Tensorflow Notebook基础镜像x86 MindSpore Notebook基础镜像x86 自定义专用镜像 Notebook基础镜像ARM

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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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进入刚刚创建的OBS桶页面，创建文件夹data和img，并将basicClass.py上传。 进入data文件夹，将刚刚下载的四个gz文件上传。 机器学习范例 本篇范例采用tensorflow官网的ml example，可参考https://www.tensorflow.org/tutorials

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序包等多种环境，包括TensorFlow、MindSpore、PyTorch、Spark等。您也可以使用pip install在Notobook或Terminal中安装外部库。 在Notebook中安装 例如，通过JupyterLab在“TensorFlow-1.8”的环境中安装Shapely。

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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基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.902） Wav2Lip基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6

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