cuda10.2 CPU/GPU 是 是 tensorflow2.1-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04 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

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所示。 表1 ModelArts训练基础镜像列表 引擎类型 版本名称 PyTorch pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 TensorFlow tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18

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存配额。 设置插件支持的“参数配置”。 表1 Grafana插件参数配置 参数 参数说明 存储卷声明类型 安装Grafana需创建存储卷用于存储本地数据，卸载插件时Grafana的存储卷不会删除。 选择“云硬盘”类型时，需选择“云硬盘类型”，不同局点支持的云硬盘类型可能不同，请以控制台选择项为准。

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Python编程基础实验 介绍Python编程基础实验相关知识 TensorFlow介绍 介绍TensorFlow的框架，TensorFlow2.0的基础与高阶操作，TensorFlow2.0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的

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MoXing 使用MoXing复制数据报错 如何关闭Mox的warmup Pytorch Mox日志反复输出 moxing.tensorflow是否包含整个TensorFlow，如何对生成的checkpoint进行本地Fine Tune？ 训练作业使用MoXing复制数据较慢，重复打印日志

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source /home/ma-user/anaconda3/bin/activate TensorFlow-1.8 如果需要在其他python环境里安装，请将命令中“TensorFlow-1.8”替换为其他引擎。 在代码输入栏输入以下命令安装Shapely。 pip install

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通过控制台可视化生成API参数 在使用API创建集群或节点时，如果请求中的API参数组合不正确，将会导致接口调用失败。您可以通过控制台可视化生成API参数，根据选项配置自动生成正确的参数组合。 生成创建集群的API参数 登录CCE控制台。 在“集群管理”页面右上角单击“购买集群”。

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训练看板是MindInsight的可视化组件的重要组成部分，而训练看板的标签包含：标量可视化、参数分布图可视化、计算图可视化、数据图可视化、图像可视化和张量可视化等。 更多功能介绍请参见MindSpore官网资料：查看训练看板中可视的数据。 关闭MindInsight 关闭MindInsight方式如

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OBS操作相关故障 读取文件报错，如何正确读取文件 TensorFlow-1.8作业连接OBS时反复出现提示错误 TensorFlow在OBS写入TensorBoard到达5GB时停止 保存模型时出现Unable to connect to endpoint错误 OBS复制过程中提示“BrokenPipeError:

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模型可视化作业中各参数的意义？ 可视化作业通过TensorBoard提供能力，TensorBoard功能介绍请参见TensorBoard官网资料。 父主题： 功能咨询

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使用iDEE对模型进行在线可视化 在线可视化概述 如何使用结构树 如何旋转/平移/放大/缩小模型 如何查看模型文件属性 如何查看模型文件PMI 如何一键适应画面 如何剖切模型文件 如何使用爆炸图 更多在线可视化操作 父主题： 通过iDEE业务面管理模型

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可视化会议数据（仪表盘） 管理员可使用仪表盘功能，通过图表的形式更直观地展示企业的数据情况。 选择左侧菜单栏中“管理员 > 仪表盘”，跳转到华为云会仪表盘页面。

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集群视角的成本可视化最佳实践 应用现状 当前使用CCE时，默认是以CCE整个云服务的粒度体现计费信息，没有划分不同集群使用的成本。 解决方案 通过给集群使用的资源打上CCE-Cluster-ID标签，在成本中心通过标签过滤汇聚整个集群所使用资源的成本，以集群为单位进行成本分析，降本增效。

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使用未分配容量扩展逻辑卷的容量 操作场景 当逻辑卷容量不能满足用户需求时，可以扩展逻辑卷的容量。本指导假设您创建的15GB逻辑卷已经不能满足需求，需要增加4GB容量。 在进行扩容时，请确保需要扩容的逻辑卷所在的卷组有足够的空闲空间。如果卷组的空闲空间不能满足当前逻辑卷扩容的需求，请参考

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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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或多个机器学习或深度学习模型，模型可以应用到新的数据中，得到预测、评价等结果。 业界主流的AI引擎有TensorFlow、PyTorch、MindSpore等，大量的开发者基于主流AI引擎，开发并训练其业务所需的模型。 评估模型 训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模

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a：创建方式选择“已有存储卷 PV”时可设置。 b：创建方式选择“新建存储卷 PV”时可设置。 单击“创建”，将同时为您创建存储卷声明及存储卷。 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。 在左侧导航栏中选择“工作负载”，在右侧选择“有状态负载”页签。

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载参数。 a：创建方式选择“已有存储卷”时可设置。 b：创建方式选择“新建存储卷”时可设置。 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。 在左侧导航栏中选择“

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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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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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为空。 model_type 是 String 模型类型，取值为：TensorFlow/MXNet/Spark_MLlib/Scikit_Learn/XGBoost/MindSpore/Image/PyTorch。 model_algorithm 否 String 模型算法，表示

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