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控制台界面使用预置框架创建算法可以参考创建算法章节。 完成算法开发后，您可以将个人开发算法分享给他人使用，请参考发布免费算法章节。

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数据导入”，单击“新建”，导入数据包“预测类AI应用数据样例.zip”（单击下载链接，获取该包）。 创建预测类AI应用 参考如何进入经典开发环境中操作，登录经典版开发环境。 在“首页 > 项目”页签中，单击“AI应用”。 单击“创建场景式AI服务”，设置AI应用名称、描述信息（可选），选择“预测服务”类型，单击“确定”。

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如何开发工单类AI应用 工单类AI应用通过融入AI智能机器学习和分析，全面提升工单类服务效率和质量。 前提条件 已准备好有效的工单类数据文件，包括：工单内容、工单类别，工单数据至少50行。 操作步骤 在AstroZero开发环境首页的“项目”页签下，单击“AI应用”。 单击“创建场景式AI服务”。

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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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Notebook基础镜像ARM TenSorFlow ARM TenSorFlow镜像包含两种，tensorflow1.15-mindspore1.7.0-cann5.1.0-euler2.8-aarch64、tensorflow1.15-cann5.1.0-py3.7-euler2

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训练基础镜像详情（TensorFlow） 介绍预置的TensorFlow镜像详情。 引擎版本：tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 镜像地址：swr.{region}.myhuaweicloud.com/aip/ten

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Tensorflow算子边界 “.om”模型支持的Tensorflow算子边界如表1所示。 表1 TensorFlow算子边界 序号 Python API C++ API 边界 1 tf.nn.avg_pool AvgPool Type：Mean 【参数】 value：4-D t

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division, print_function, unicode_literals # TensorFlow and tf.keras import tensorflow as tf from tensorflow import keras # Helper libraries import

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使用Tensorflow训练神经网络 应用场景 当前主流的大数据、AI训练和推理等应用（如Tensorflow、Caffe）均采用容器化方式运行，并需要大量GPU、高性能网络和存储等硬件加速能力，并且都是任务型计算，需要快速申请大量资源，计算任务完成后快速释放。本文将演示在云容器

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AI开发平台ModelArts接入LTS LTS支持AI开发平台（ModelArts）日志接入，具体接入方法请参见部署为在线服务。 父主题： 使用云服务接入LTS

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AI平台开发与实施服务优势？ 优势项 优势介绍 丰富的行业经验 团队基于大量的行业交付经验，具备各种复杂业务场景的经验和能力，能给予客户更好地提供场景化建模分析和设计服务。 高效的研发力量 拥有丰富经验且高效的研发团队，能够快速的帮助客户进行场景化建模方案分析和设计。 先进的服务理念

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华为人工智能工程师培训 培训简介 基于ICT网络、以人工智能为引擎的第四次工业革命正将人们带入一个万物感知、万物互联、万物智能的智能世界。国务院于2017年7月份印发了《新一代人工智能发展规划》，将人工智能发展提高到国家战略层面，规划明确要求“到2020年人工智能总体技术和应用与

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定”，完成实例创建。 安装TensorFlow 进入CodeArts IDE Online实例，创建并打开一个空白工作目录，命令如下。 mkdir ai-test 使用pip安装TensorFlow等依赖包，为加快安装速度此处安装的是tensorflow-cpu，命令如下。 1 python3

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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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也可以将自己开发的模型、算法或数据集分享至市场，共享给个人或者公开共享。 MoXing MoXing是ModelArts自研的组件，是一种轻型的分布式框架，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

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针对创建好的Notebook实例（即状态为“运行中”的实例），可以打开Notebook并在开发环境中启动编码。 基于不同AI引擎创建的Notebook实例，打开方式不一样。 pytorch、tensorflow、mindspore、tensorflow-mindspore、cylp-cbcpy、rlstudio

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使用TensorFlow进行线性回归 首先在FunctionGraph页面将tensorflow添加为公共依赖 图1 tensorflow添加为公共依赖 在代码中导入tensorflow并使用 import json import random # 导入 TensorFlow 依赖库

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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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自动学习 物体检测 基于AI Gallery口罩数据集，使用ModelArts自动学习的物体检测算法，识别图片中的人物是否佩戴口罩。 垃圾分类 自动学习 图像分类 该案例基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产，让零AI基础的开发者完成“图像分类”的AI模型的训练和部署。

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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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