apis定义提供AI应用对外Restfull api数据定义，用于定义AI应用的输入、输出格式。 创建AI应用填写apis。在创建的AI应用部署服务成功后，进行预测时，会自动识别预测类型。 创建AI应用时不填写apis。在创建的AI应用部署服务成功后，进行预测，需选择“请求类型”。“请求

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在界面左侧树单击对应环境后的，进入实例监控页面。 单击“实例”，查看实例列表。 图1 实例 在页面右上角搜索框设置搜索条件后，单击，查看满足搜索条件的实例列表。 在页面右上角，展示处于离线、正常以及停止的状态实例的数量。 表1 实例列表参数说明 参数名称 说明 主机名称 主机名称。 IP 实例的IP地址。

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实例 实例家族 x86 V4实例（CPU采用Intel Broadwell架构） x86 V5实例（CPU采用Intel Skylake架构） x86 V6实例（CPU采用Intel Cascade Lake架构） 鲲鹏 V1实例 实例生命周期

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实例 E CS 实例概述 选择ECS计费模式 购买ECS 登录Windows ECS 登录Linux ECS 管理GPU加速型ECS的GPU驱动 管理ECS配置信息 变更ECS规格（vCPU和内存） 变更ECS操作系统 查看弹性 云服务器 信息

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云端推理框架新增模板能力，用户在云端推理框架发布推理服务时，可以使用系统预置的模板，将模型包发布成推理服务。 背景信息 在模型训练服务“模型管理”界面发布的推理服务，仅封装了Tensorflow类型的模型。对模型包格式上限制导致定制会比较多。或者使用特殊环境的Case难以实现，比如：KPI异常检测服务使用了很多Pyt

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分别支持的AI引擎。 表1 新旧版预置引擎差异 工作环境 预置训练I引擎与版本 旧版训练 新版训练 TensorFlow Tensorflow-1.8.0 √ x Tensorflow-1.13.1 √ 后续版本支持 Tensorflow-2.1.0 √ √ MXNet MXNet-1

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实例规格 通用云手机 通用云手机分为专业版和企业版，每个版本提供不同规格的云手机实例，当前仅提供专业版，详细介绍请参考表1。 表1 版本类型简介 版本 实例规格 特性说明 适用场景 专业版 4vCPUs | 8GB内存 | 32GB存储 | 最高分辨率720p 4vCPUs | 8GB内存

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您可以选择预置的多种实例规格，并根据业务需要选择数据盘、主机安全或云备份服务。不同区域规格存在差异，实例规格详见表2 L实例预置实例规格。 您也可以选择固定配置的Flexus服务组合套餐，套餐规格详见表2。 表1 L实例预置实例规格 云主机vCPU/内存规格 系统盘容量/类型 峰值带宽 |

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实例规格 您可以通过本节快速浏览在售的所有边缘实例规格清单。 通用计算增强型 表1 C6型边缘实例的规格 规格名称 vCPU 内存 （GiB） 最大带宽/基准带宽 （Gbps） 最大收发包能力 （万PPS） 网卡多队列数 网卡个数上限 虚拟化类型 c6.large.2 2 4 4/1

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实例规格 集群实例规格 副本集实例规格 单节点实例规格 父主题： 实例说明

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实例规格 本节介绍Flexus云 服务器 X实例提供的vCPU/内存、镜像、云硬盘、虚拟私有云、弹性公网IP、云监控、主机安全资源的配置信息。 实例规格 云硬盘 网络 Flexus X实例控制台集成的服务 默认情况下，Flexus X实例的实例处于非性能模式，开启性能模式（付费功能）

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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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1720240419835647952528832.202404250955 创建 自定义镜像 以tensorflow为例，说明如何将tensorflow打包进镜像，生成安装了tensorflow的自定义镜像，在 DLI 作业中使用该镜像运行作业。 准备容器环境。 请参考安装容器引擎文档中的“安装容器引擎”章节。

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开Notebook，开发基于PyTorch、TensorFlow和MindSpore引擎的AI模型。具体操作流程如图1 使用JupyterLab在线开发调试代码所示。 图1 使用JupyterLab在线开发调试代码 操作步骤 创建Notebook实例。 在ModelArts控制台

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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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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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实例类型/版本 DCS Redis 4.0支持的新特性说明 DCS Redis 5.0支持的新特性说明 DCS Redis 6.0支持的新特性说明 如何查询Redis实例的原生版本 Redis的Arm和x86实例有什么差异？

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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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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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data 在线服务-非必选 批量服务-必选 String 请求体以json schema描述。参数说明请参考官方指导。 表5 response结构说明 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-type 在线服务-非必选 批量服务-必选 String data以指定内容类型发送。默

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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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