CCE部署使用Kubeflow Kubeflow部署 Tensorflow训练 使用Kubeflow和Volcano实现典型AI训练任务 父主题： 批量计算

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om”格式。 并非所有模型都能转换成功，进行导入（转换）模型操作前，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。 ModelArts训练模型 华为HiLens支持在ModelArts训练自己的算法

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"images":"base64 encode image" } TensorFlow的推理脚本示例 TensorFlow MnistService示例如下。更多TensorFlow推理代码示例请参考Tensorflow、Tensorflow2.1。 推理代码 1 2 3 4 5 6

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公共依赖Demo 使用TensorFlow进行线性回归 使用pytorch进行线性回归 sklearn gym 父主题： 依赖包管理

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

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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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} } }] 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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- INT SUM range2 range2 响应时间在5-10ms范围请求数 - INT SUM range3 range3 响应时间在10-50ms范围请求数 - INT SUM range4 range4 响应时间在50-100ms范围请求数 - INT SUM range5

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INT SUM range2 5-10ms 响应时间在5-10ms范围请求数 - INT SUM range3 10-50ms 响应时间在10-50ms范围请求数 - INT SUM range4 50-100ms 响应时间在50-100ms范围请求数 - INT SUM range5

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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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消费消息数 - INT SUM consumedBytes 消费字节数 消费字节数 - INT SUM maxSingleMsgBytes 单次消费最大字节数 单次消费最大字节数 - INT MAX manualAckCount ack消息数 ack消息数 - INT SUM rejectCount

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"template": { "spec": { "containers": [ {

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响应时间在500-1000ms范围请求数 - INT SUM range5 range5 响应时间在1-10s范围请求数 - INT SUM range6 range6 响应时间在10s以上请求数 - INT SUM invokeCount invokeCount 调用次数 - INT SUM totalTime

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响应时间在200-1000ms范围请求数 - INT SUM range5 1-10s 响应时间在1-10s范围请求数 - INT SUM range6 10s以上 响应时间在10s以上请求数 - INT SUM range5 1-10s 响应时间在1-10s范围请求数 - INT SUM range6 10s以上

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