端根据AI引擎创建容器，较耗时；本地Predictor部署较快，最长耗时10s，可用以测试模型，不建议进行模型的工业应用。 当前版本支持部署本地服务Predictor的AI引擎为：“XGBoost”、“Scikit_Learn”、“PyTorch”、“TensorFlow”和“S

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GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具

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x_odbc_driver_for_windows.zip.sha256 Redhat x86_64 dws_8.2.x_odbc_driver_for_x86_redhat.zip dws_8.2.x_odbc_driver_for_x86_redhat.zip.sha256 dws_8.1.x_odb

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vice.py依赖的文件可以直接放model目录下 Custom模型包结构，与您 自定义镜像 中AI引擎有关。例如自定义镜像中的AI引擎为TensorFlow，则模型包采用TensorFlow模型包结构。 父主题： 创建模型规范参考

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和调试的AI应用进行统一管理。 约束与限制 自动学习项目中，在完成模型部署后，其生成的模型也将自动上传至AI应用列表中。但是自动学习生成的AI应用无法下载，只能用于部署上线。 创建AI应用、管理AI应用版本等功能目前是免费开放给所有用户，使用此功能不会产生费用。 创建AI应用的几种场景

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批量计算 CCE部署使用Kubeflow CCE部署使用Caffe CCE部署使用Tensorflow CCE部署使用Flink CCE部署使用ClickHouse Spark on CCE with OBS安装使用指南

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com/dws/download/dws_client_8.x.x_redhat_x64.zip --no-check-certificate 执行以下命令解压客户端工具。 cd <客户端存放路径> unzip dws_client_8.x.x_redhat_x64.zip 其中： <客户端存放路径>：请替换为实际的客户端存放路径。

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。 model_type 是 String 模型AI引擎，表明模型使用的计算框架，支持常用AI框架和“Image”。 可选的常用AI框架请参见推理支持的AI引擎。 当model_type设置为Image，表示以自定义镜像方式创建AI应用，此时swr_location为必填参数。I

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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“.cfg”，或tensorflow的“.pb”模型文件和配置文件“.cfg”。 确认待转换的模型算子是否为“.om”模型支持的TensorFlow和Caffe算子边界 并非所有模型

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6, 7.7, 7.8, 7.9, 8.0, 8.1, and 8.2 64 bit 说明： CentOS 8基于RedHat 8公开的补丁信息做检查。 RedHat Red Hat Enterprise Linux 6.10, 7.5, and 8 64bit Ubuntu Ubuntu

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如何使用soft NMS方法降低目标框堆叠度 目前华为云AI市场订阅的算法YOLOv3-Ascend（物体检测/TensorFlow）中可以使用soft NMS，YOLOv5算法文档中没有看到相关支持的信息，需要自定义算法进行使用。 父主题： 功能咨询

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检查节点apt源（Ubuntu） 检查节点apt源操作适用于操作系统为Ubuntu的节点，若您的节点操作系统为HCE或Redhat，请参见检查节点yum源（HCE、Redhat）进行检查。 在本地集群执行纳管节点操作时（纳管节点是指待添加到本地集群管理的 服务器 ），部分安装组件如ntpda

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Git客户端 Debian/Ubuntu系统 在终端中输入以下命令行安装： apt-get install git Fedora/Centos/Redhat系统 在终端中输入以下命令行安装： yum install git 更多操作系统请参见Git官网。 父主题： Git客户端安装配置

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基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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。 选择转换方式为Tensorflow。 选择.meta、.index和.data格式的文件，单击“配置”，配置Tensorflow参数，并单击“确定”。 单击“转换”，可转换得到caffe和prototxt文件，文件可以下载到本地。 使用转换成功的caffe和prototxt文

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"CPU and GPU general algorithm development and training, preconfigured with AI engine PyTorch1.8", "dev_services": [ "NOTEBOOK", "SSH"

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安全版本：查看各Linux厂商安全公告 漏洞处理方案 目前RedHat、Ubuntu、Debian、SUSE等各大Linux厂商均已发布补丁版本修复了该漏洞，请受影响的用户升级到安全版本，若无法及时升级，可参考厂商官方提供的建议进行缓解。 RedHat；Ubuntu：USN-5252-1、USN-5252-2；Debian、SUSE

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10.0.0 64bit √ × × Debian 10.2.0 64bit(ARM) √ × × Debain10.5 √ × × Debain10.6 √ × × Debain11.10 √ √ × debian 11.4 √ × × debian 11.5 √ × × EulerOS

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配置自定义VLAN网络（RedHat系列，CentOS系列，Oracle Linux系列，Euler系列） 下面以CentOS 6.8 (x86_64)操作系统为例，举例介绍 裸金属服务器 的自定义VLAN网络配置方法： RedHat系列、Oracle Linux系列、Euler系列

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} } }] 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

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metrics=['accuracy']) # training model.fit(train_images, train_labels, epochs=10) 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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