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云服务相关 提示不支持的服务时如何处理？

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监控云服务 CloudPond提供和华为云通用可用区监控云服务的一致体验，用户可以通过 云监控服务 CES去监控CloudPond上运行的各类云服务。 请您通过表1，详细了解CloudPond支持的云服务的监控指标和查看监控数据方法。 表1 监控云服务参考文档 云服务名称 主要参考文档

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图1 监控云服务状态 监控云服务指标 单击云服务列表中的名称，进入云服务监控详细页面。此时您可以直接查看云服务各指标的数据曲线。 图2 监控云服务指标 您还可以执行如下操作： 在各指标卡片右上角单击放大云服务指标监控卡片 在页面右上角选择时间范围以查看不同时间段的历史数据。 图3

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云服务授权 为当前用户一键授予云资源实例 ( RMS )、云日志服务 (LTS)、云容器引擎 (CCE)、云容器实例 (CCI)、云监控 (Cloud Eye)、分布式消息 (DMS)、弹性云服务器 (E CS )云服务数据的访问权限。该权限设置针对整个AOM服务生效。 前提条件 AOM

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云服务故障 表1 云服务 故障类型 故障模式 设置参数 弹性云服务器 ECS 启动弹性云服务器 关闭弹性云服务器 重启弹性云服务器 - 裸金属服务器 BMS 启动裸金属服务器 关闭裸金属服务器 重启裸金属服务器 - 云硬盘 EVS 删除云硬盘 - 云硬盘快照 EVS_SNAPSHOT

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云服务退订 云服务退订规则概览 退订使用中的资源 退订未生效的资源 退订续费周期 退订创建/变更失败的资源 云服务退订字段说明 父主题： 退订与退换货

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云服务授权 为当前用户一键授予云资源实例 (RMS)、云日志服务 (LTS)、云容器引擎 (CCE)、云容器实例 (CCI)、云监控 (Cloud Eye)、分布式消息 (DMS)、弹性云服务器 (ECS)云服务数据的访问权限。该权限设置针对整个AOM 2.0服务生效。 前提条件

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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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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 Shapely

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Notebook基础镜像介绍 Notebook基础镜像功能 Notebook基础镜像列表 Notebook基础镜像x86 PyTorch Notebook基础镜像x86 Tensorflow Notebook基础镜像x86 MindSpore Notebook基础镜像x86 自定义专用镜像 Notebook基础镜像ARM

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云服务管理 新建Kubernetes 服务器 Kubernetes服务器相关操作 新建容器 容器相关操作 父主题： 系统资源

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云服务监控 云服务监控简介 查看云服务监控看板 配置数据存储 查看云服务监控指标原始数据

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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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行中”的实例），可以打开Notebook并在开发环境中启动编码。 基于不同AI引擎创建的Notebook实例，打开方式不一样。 pytorch、tensorflow、mindspore、tensorflow-mindspore、cylp-cbcpy、rlstudio-ray、mi

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com/dli-public/spark_general-x86_64:3.3.1-2.3.7.1720240419835647952528832.202404250955 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。

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本章节主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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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。 前提条件 已在本地开发模型。本地自定义的训练模型，非“.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“

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。如果推理服务不使用Tensorflow引擎，实现起来效果不理想。 仅支持提供一个推理服务调用接口，无法满足某些Case的需求，比如：KPI异常检测。 模板优势 使用云端推理框架的“模板管理”具备如下优势： 相对于仅能使用固定类型的模型类型TensorFlow，模板部署模型包的方

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engines结构数组 引擎规格参数列表，如表4所示。 表4 engines属性列表说明 参数 参数类型 说明 engine_type integer 训练作业的引擎类型。 1：TensorFlow。 2：MXNet。 4：Caffe。 5：Spark_MLlib 6: Scikit Learn

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ModelArts不支持直接导入“.h5”格式的模型。您可以先将Keras的“.h5”格式转换为TensorFlow的格式，然后再导入ModelArts中。 从Keras转TensorFlow操作指导请参见其官网指导。 父主题： 导入模型

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