告警转事件 功能介绍 告警转事件 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/soc/alerts/batch-order 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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了一个E CS 、一个RDS和一个EIP。 每个模板的组成包括：.extension、main.tf、outputs.tf、providers.tf、variables.tf和versions.tf，下面分别介绍各个文件的作用，详细的使用方法可参考每个场景化示例模板目录下的README

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import moxing.tensorflow as mox print(help(mox.NetworkKeys)) 打印出来的示例如下所示： Help on class NetworkKeys in module moxing.tensorflow.nets.nets_factory:

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bin/pip install --no-cache-dir numpy 构建新镜像。在Dockerfile文件所在的目录执行如下命令构建容器镜像training:v1。 docker build . -t training:v1 将构建好的新镜像上传至SWR（参考如何登录并上传镜像到SWR）。

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普通python作业运行参数说明 参数 说明 执行引擎 选择AI引擎和对应的Python语言版本，根据实际情况配置。 样例1：选择PyTorch，根据实际情况配置对应的Python语言版本，例如：PyTorch-1.3.0-python3.7。 样例2：选择TensorFlow，根据实际情况配置对应的Python语言版本，例如：TF-1

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10212", "error_msg" : "Operation failed." } 状态码 状态码 描述 200 重试转封装任务成功。 403 重试转封装任务失败。 错误码 请参见错误码。 父主题： 转封装接口

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取消转封装任务 说明 取消任务需要用户提供所要取消任务的taskId。 待取消的taskId只能是正在任务队列中排队的任务。已开始或已完成的转封装任务不能删除。 核心代码 1 2 3 4 5 // 设置需要取消的任务ID CancelRemuxTaskRequest req = new

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创建转封装任务 您可以通过创建MpcClient实例并设置相关参数新建转封装任务，转封装任务用于视频转封装处理。 前提条件 已购买 对象存储服务 ，并参考上传媒体文件在媒体处理服务同区域（如华北-北京四）上传媒体处理的源视频。 已参考获取云资源授权，完成媒体处理服务授权。 核心代码 创建转封装任务。

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查询转封装任务 说明 查询转封装任务，支持根据任务ID查询、任务状态、时间段、分页查询和复合查询。 在查询到的结果集中，如果不提供页码数page和显示条数size并且数据大于10条时，会默认显示10条数据并进行分页处理。 根据任务ID查询 1 2 3 4 5 6 //查询转封装任务

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状态码： 400 查询转封装任务失败。 { "error_code" : "MPC.10202", "error_msg" : "Invalid request parameter." } 状态码 状态码 描述 200 查询转封装任务成功。 400 查询转封装任务失败。 错误码

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Kit的AI芯片支持运行“.om”模型，“.om”模型可以通过TensorFlow或Caffe模型转换而来，但“.om”模型并不支持TensorFlow和Caffe全部的算子，所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子，才能把TensorFlow和Caffe模型转换成“

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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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标记为转人工 功能介绍 智能问答返回结果后，用户对问答结果标记为转人工操作，标注为转人工的问答结果会加入到未解决问题中。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI

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Kit的AI芯片支持运行“.om”模型，“.om”模型可以通过TensorFlow或Caffe模型转换而来，但“.om”模型并不支持TensorFlow和Caffe全部的算子，所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子，才能把TensorFlow和Caffe模型转换成“

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小且符合自己诉求的镜像，比如您需要制作一个PyTorch2.1+Cuda12.2的镜像，官方如果没有提供对应的PyTorch或者Cuda版本的镜像，优选一个没有PyTorch环境或没有安装Cuda的镜像，而不是选择一个PyTorch引擎和Cuda都不满足的镜像，如MindSpore+Cuda11

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tag tf-1.13.2:latest swr.example.com/deep-learning/tf-1.13.2:latest 使用docker push命令上传镜像。 sudo docker push swr.example.com/deep-learning/tf-1.13

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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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<class 'numpy.ndarray'>对象 源图(GBR888或RGB888)。 code 是 枚举类型，{RGB2YUV_NV12, RGB2YUV_NV21, BGR2YUV_NV12, BGR2YUV_NV21} 指定何种转换类型。 返回值 <class 'numpy.nda

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多条用例。 本例已写入数据集实例，无需再设置。在其他场景中，可根据实际情况设置。 AI引擎：从第一个下拉框中选择AI引擎“TensorFlow”，从第二个下拉框中选择匹配的python语言版本“TF-1.13.1-python3.6”。 计算节点规格：模型验证的资源配置信息。 图2

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conda search numpy #查找名为numpy的package的所有信息 conda search numpy=1.12.0 --info #查看版本为1.12.0的numpy的信息 conda install numpy pandas #安装numpy和pandas两个

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KV表转普通表 概述 用于将KV（Key:Value）格式的表为普通表格式。其中Key转换成表的某列名，Value转换成该列在对应行的值。 表格式定义 KV表格式定义：Key是列名的index，Value支持BIGINT，DOUBLE和STRING类型。在该组件中可以输入用户定义

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