Kit的AI芯片支持运行“.om”模型，“.om”模型可以通过TensorFlow或Caffe模型转换而来，但“.om”模型并不支持TensorFlow和Caffe全部的算子，所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子，才能把TensorFlow和Caffe模型转换成“

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source /home/ma-user/anaconda3/bin/activate TensorFlow-1.8 如果使用其他引擎，请将命令中“TensorFlow-1.8”替换为其他引擎的名称及其版本号。 图1 激活环境 在代码输入栏输入以下命令安装Shapely。 pip

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本章节提供一个与人物、电影有关的非结构化数据自定义信息抽取模型并使用自定义抽取模型创建 知识图谱 的流程，帮助您快速熟悉知识图谱自定义信息抽取模型创建过程和使用非结构化数据创建图谱的过程。步骤如下： 创建信息抽取模型：以在ModelArts控制台上标注数据为例，介绍信息抽取模型的构建流程。 使用自定义抽

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结构化抽取 信息抽取函数 交互界面配置 代码编辑 父主题： 配置信息抽取

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Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示No space left 问题现象 创建训练作业，Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示：“No space left”。 原因分析 TensorFlow多节点任务会启动parameter server（

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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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择本体、信息抽取、知识映射、知识融合、图谱质检等业务，具体功能如图1和表1所示。 图1 知识图谱流水线平台功能 表1 知识图谱功能说明 功能 说明 本体管理 支持创建本体。 支持查看、编辑本体信息。 支持导出本体。 模型管理 支持自定义信息抽取模型，利用模型进行信息抽取。 支持创建、发布信息抽取模型版本。

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在创建图谱过程中，在依次完成数据源配置、本体选择操作后，配置信息抽取时配置实体唯一标识字段。 登录KG服务管理控制台，默认进入“我的图谱”页面，单击，进入“新建图谱”页面。 在“新建图谱”页面，单击“信息抽取”，页面下方弹出“信息抽取”对话框。 单击“增加”，在“数据类别”中填写新的数据

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择本体、信息抽取、知识映射、知识融合、图谱质检等业务，具体功能如图1和表1所示。 图1 知识图谱流水线平台功能 表1 知识图谱功能说明 功能 说明 本体管理 支持创建本体。 支持查看、编辑本体信息。 支持导出本体。 模型管理 支持自定义信息抽取模型，利用模型进行信息抽取。 支持创建、发布信息抽取模型版本。

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择本体、信息抽取、知识映射、知识融合、图谱质检等业务，具体功能如图1和表1所示。 图1 知识图谱流水线平台功能 表1 知识图谱功能说明 功能 说明 本体管理 支持创建本体。 支持查看、编辑本体信息。 支持导出本体。 模型管理 支持自定义信息抽取模型，利用模型进行信息抽取。 支持创建、发布信息抽取模型版本。

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华为HiLens上可以运行哪些TensorFlow和Caffe的模型？ 准确地说，华为HiLens上只能运行“om”模型，华为HiLens管理控制台的“模型导入（转换）”功能支持将部分TensorFlow/Caffe模型转换成“om”模型。 当前可支持的TensorFlow/Caffe算子范围请参

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存至“我的库”。 图12 图谱本体 步骤5：配置信息抽取 本样例使用在创建信息抽取模型中自定义的抽取模型进行信息抽取。 在流水线构建页面，单击“信息抽取”，页面下方弹出“信息抽取”对话框，单击右侧按钮可以放大对话框。 填写信息抽取配置信息，如图13所示。 “抽取方式”：默认为“非结构化抽取”。

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织待创建图谱的信息结构。 配置图谱本体 配置信息抽取 自定义抽取模型（可选） 如果您在创建知识图谱时，选择使用自定义模型进行信息抽取，您需要在创建知识图谱之前，自定义抽取模型。 创建模型 创建新版本 发布版本 配置信息抽取项 信息抽取是从基础数据中抽取待创建图谱的实体、属性信息以及实体间的相互关系。

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TensorFlow-1.8作业连接OBS时反复出现提示错误 问题现象 基于TensorFlow-1.8启动训练作业，并在代码中使用“tf.gfile”模块连接OBS，启动训练作业后会频繁打印如下日志信息： Connection has been released. Continuing

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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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在Notebook中添加自定义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 Kernel为例进行展示。 操作步骤 创建conda

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如何创建知识图谱 什么是信息抽取 什么是字段抽取函数 什么是知识映射 什么是知识融合 怎样配置实体唯一标识字段 配置知识融合时，如何选择融合标识符和配置属性 属性融合依据的是哪一步的数据来配置的 配置信息抽取后，为什么查询不到实体数据 为何知识图谱无法运行，提示“错误的信息抽取函数” 配置完

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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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开发环境预置镜像分为X86和ARM两类： 表1 X86预置镜像列表 引擎类型 镜像名称 PyTorch pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 pytorch1.10-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 pytorch1.4-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18

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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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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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