ModelArts支持在开发环境中开启TensorBoard可视化工具。TensorBoard是TensorFlow的可视化工具包，提供机器学习实验所需的可视化功能和工具。 TensorBoard能够有效地展示TensorFlow在运行过程中的计算图、各种指标随着时间的变化趋势以及训练中使用到的数据信息。

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SFT微调权重转换 微调训练前需将HuggingFace格式权重转换为Megatron格式后再进行SFT微调训练。 本章节主要介绍如何将HuggingFace权重转换为Megatron格式。此处的HuggingFace权重文件和转换操作结果同时适用于SFT微调和LoRA微调训练。

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在开发环境Notebook中创建可视化作业。 在开发环境中创建MindInsight可视化作业，请参见MindInsight可视化作业。 在开发环境中创建TensorBoard可视化作业，请参见TensorBoard可视化作业。 父主题： 可视化训练作业

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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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Tensorflow算子边界 “.om”模型支持的Tensorflow算子边界如表1所示。 表1 TensorFlow算子边界 序号 Python API C++ API 边界 1 tf.nn.avg_pool AvgPool Type：Mean 【参数】 value：4-D t

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设置读写分离权重 开通读写分离 功能后，您可以根据需要设置读写分离的读权重。调整数据库节点及读权重在“路由模式”进行设置。 功能描述 读写分离功能成功开启后，主节点和只读节点均可以设置读权重。 主节点的读权重值越高，处理的读请求越多，主节点的读权重值默认为0。 当所有节点的读权重均为0时

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可视化看板 企业看板 操作人员：车间管理人员。 路径：看板大屏-企业生产看板。 图1 企业看板 车间看板 操作人员：车间管理人员。 路径：看板大屏-车间生产看板。 图2 车间看板 产线看板 操作人员：车间管理人员。 路径：看板大屏-产线看板。 图3 产线看板 父主题： 实施步骤

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可视化作业 创建可视化作业 查询可视化作业列表 查询可视化作业详情 更新可视化作业描述 删除可视化作业 停止可视化作业 重启可视化作业 父主题： 训练管理（旧版）

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业务可视化 业务可视化支持哪些浏览器？ 什么是卡片？ 如何快速构建卡片？ 如何快速找到自己想要的卡片模板？ 构建好的卡片被误删了怎么办？

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可视化查询 可视化提供对结构化后的日志字段进行SQL查询与分析的功能。对原始日志结构化后，等待1~2分钟左右即可对结构化后的日志进行SQL查询与分析。 前提条件 已通过日志配置将日志转储至LTS。 已完成结构化配置，请参见配置结构化规则。 操作步骤 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域。

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业务可视化 业务可视化概述 业务可视化使用流程 我的屏幕 我的屏幕轮播 我的卡片 公共屏幕模板 公共卡片模板 配置管理 回收站

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TensorFlow图像分类模板 简介 搭载TensorFlow1.8引擎，运行环境为“python2.7”，适合导入以“SavedModel”格式保存的TensorFlow图像分类模型。该模板使用平台预置的图像处理模式，模式详情参见预置图像处理模式，推理时向模型输入一张“key

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使用Tensorflow训练神经网络 应用场景 当前主流的大数据、AI训练和推理等应用（如Tensorflow、Caffe）均采用容器化方式运行，并需要大量GPU、高性能网络和存储等硬件加速能力，并且都是任务型计算，需要快速申请大量资源，计算任务完成后快速释放。本文将演示在云容器

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TensorFlow-py27通用模板 简介 搭载TensorFlow1.8 AI引擎，运行环境为“python2.7”，内置输入输出模式为未定义模式，请根据模型功能或业务场景重新选择合适的输入输出模式。使用该模板导入模型时请选择到包含模型文件的model目录。 模板输入 存储在

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TensorFlow-py36通用模板 简介 搭载TensorFlow1.8 AI引擎，运行环境为“python3.6”，内置输入输出模式为未定义模式，请根据模型功能或业务场景重新选择合适的输入输出模式。使用该模板导入模型时请选择到包含模型文件的model目录。 模板输入 存储在

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删除可视化作业 功能介绍 删除可视化作业。此接口为异步接口，作业状态请通过查询可视化作业列表与查询可视化作业详情接口获取。 URI DELETE /v1/{project_id}/visualization-jobs/{job_id} 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否为必选

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可视化查询图 在图引擎编辑器中，您可以使用拖拽的方式创建图查询语句，并且可以直接预览查询结果，无需手动编写任何代码。 操作步骤 在图引擎编辑器左侧的区域内选择“可视化查询”模块。 图1 可视化查询 在画布中添加点： 在“添加点模式”页签下会展示全图数据中所有的点边label，每个

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Terminal方式打开MindInsight Step4 查看训练看板中的可视化数据 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。

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日志可视化概述 云日志服务支持可视化展示您的查询与分析结果。您可以根据分析需求选用合适的统计图表类型或仪表盘展示查询和分析结果，并将结果保存到实时刷新的仪表盘中。 表1 可视化方式 可视化方式 说明 统计图表 统计图表是云日志服务根据SQL查询语法渲染出的结果。云日志服务提供表格

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使用TensorFlow进行线性回归 首先在FunctionGraph页面将tensorflow添加为公共依赖 图1 tensorflow添加为公共依赖 在代码中导入tensorflow并使用 import json import random # 导入 TensorFlow 依赖库

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推理基础镜像详情TensorFlow（CPU/GPU） ModelArts提供了以下TensorFlow（CPU/GPU）推理基础镜像： 引擎版本一：tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二： tensorflow_1

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