以方便地接入视频会议，通过高清实时的视频画面，专家可以直接查看现场情况，实时给出指导。 优势 全场景覆盖，高效协作。 政府基层组织建设 典型应用场景 政府基层党建、精准扶贫指导、税务知识普及培训、远程司法援助。 针对党建工作需要深入到各级市、县、乡、村镇，地域分布广路程远的特点，

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参数 描述 默认值 dfs.datanode.failed.volumes.tolerated DataNode停止提供服务前允许失败的卷数。默认情况下，必须至少有一个有效卷。值-1表示有效卷的最小值是1。大于等于0的值表示允许失败的卷数。 MRS 3.x之前版本：0 MRS 3.x及之后版本：-1

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是否必选 参数类型 说明 nfs 否 Object 共享文件系统类型的存储卷。仅支持运行于已联通共享文件系统网络的资源池的训练作业。具体说明请参见表6。 host_path 否 Object 主机文件系统类型的存储卷。仅支持运行于专属资源池中的训练作业。具体说明请参见表7。 表12 nfs属性列表

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推理基础镜像详情PyTorch（CPU/GPU） ModelArts提供了以下PyTorch（CPU/GPU）推理基础镜像： 引擎版本一：pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二：pytorch_1.8.2-cuda_11

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联创建存储卷声明PVC、存储卷PV和底层存储。 已有底层存储的场景下，根据是否已经创建PV可选择“新建存储卷”或“已有存储卷”，静态创建PVC，具体操作请参见通过静态存储卷使用已有云硬盘。 本文中选择“动态创建”。 存储类 云硬盘对应的存储类为csi-disk。 存储卷名称前缀（可选）

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择“数据存储”页签，并单击“添加存储卷 > 已有存储卷声明 (PVC)”。 本文主要为您介绍存储卷的挂载使用，如表1，其他参数详情请参见工作负载。 表1 存储卷挂载 参数 参数说明 存储卷声明（PVC） 选择已有的云硬盘存储卷。 云硬盘存储卷无法被多个工作负载重复挂载。 挂载路径

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文件存储类型的存储卷仅支持ReadWriteMany，表示存储卷可以被多个节点以读写方式挂载，详情请参见存储卷访问模式。 单击“创建”，将同时为您创建存储卷声明和存储卷。 您可以在左侧导航栏中选择“存储”，在“存储卷声明”和“存储卷”页签下查看已经创建的存储卷声明和存储卷。 创建应用。

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序包等多种环境，包括TensorFlow、MindSpore、PyTorch、Spark等。您也可以使用pip install在Notobook或Terminal中安装外部库。 在Notebook中安装 例如，通过JupyterLab在“TensorFlow-1.8”的环境中安装Shapely。

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在ModelArts的Notebook中内置引擎不满足使用需要时，如何自定义引擎IPython Kernel？ 使用场景 当前Notebook默认内置的引擎环境不能满足用户诉求，用户可以新建一个conda env按需搭建自己的环境。本小节以搭建一个“python3.6.5和tensorflow1.2.0”的IPython

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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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动态创建存储卷声明和存储卷。 在左侧导航栏选择“存储”，在右侧选择“存储卷声明”页签。单击右上角“创建存储卷声明 PVC”，在弹出的窗口中填写存储卷声明参数。 “存储卷声明类型”选择“云硬盘”，并开启加密，并选择密钥。其余参数可根据情况按需填写，详情请参见通过动态存储卷使用云硬盘。

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参数 描述 默认值 dfs.datanode.failed.volumes.tolerated DataNode停止提供服务前允许失败的卷数。默认情况下，必须至少有一个有效卷。值-1表示有效卷的最小值是1。大于等于0的值表示允许失败的卷数。 -1 父主题： HDFS运维管理

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通过控制台自动创建文件存储 登录CCE控制台，单击集群名称进入集群。 动态创建存储卷声明和存储卷。 在左侧导航栏选择“存储”，在右侧选择“存储卷声明”页签。单击右上角“创建存储卷声明”，在弹出的窗口中填写存储卷声明参数。 参数 描述 存储卷声明类型 本文中选择“文件存储”。 PVC名称 输入PVC的名称，同一命名空间下的PVC名称需唯一。

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业务可视化支持哪些浏览器？ 建议使用与操作系统兼容的最新浏览器。 一般常用的浏览器都支持，如：Edge、Chrome等。建议优先使用Chrome。 父主题： 业务可视化

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可视化编辑器快捷键 操作 Windows Mac 复制 Ctrl-C Command-C 粘贴 Ctrl-V Command-V 剪切 Ctrl-X Command-X 全选 Ctrl-A Command-A 查找 Ctrl-F Command-F 前往文本开头 Ctrl-Home

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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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keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data(args.data_url) x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

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Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算； 支持控制流和数据流的分离，用户无需关心计算任务拆解和组合过程，采用有向无环图DAG实现多个参与方数据流的自动化编排和融合计算。 自主高效 数据使用全流程可视化展示，为数据参与方提供可感知、可监测的数据使用过程；

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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 2

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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。 如果模型不符合“.om”模型支持的TensorFlow和Caffe算子边界，请选择符合要求的模型。 父主题： 技能开发

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CPU、GPU通用算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎TensorFlow2.1 CPU/GPU 是 是 tensorflow1.13-cuda10.0-cudnn7-ubuntu18.04 GPU通用算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎TensorFlow1.13.1 GPU 是 是 conda3-ubuntu18

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