com/atelier/pytorch_1_8:pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64-20221118143845-d65d817", "tag": "pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18

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目前不支持的AI引擎，可以通过 自定义镜像 的方式将编写的模型镜像导入ModelArts，创建为模型，用于部署服务。 从AI Gallery订阅模型：ModelArts的AI Gallery中提供了大量免费的模型供用户一键部署，您可订阅AI Gallery上的模型进行AI体验学习。 推理支持的AI引擎

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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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cce-obs-tensorflow persistentVolumeClaim: claimName: cce-obs-tensorflow containers: - name: container-0

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模板的名称。 模板描述 模板的描述信息。 模板主题 模板的主题。支持按照首字母进行顺序排列或倒叙排列。 运行环境 AI算法运行的环境。支持按照首字母进行顺序排列或倒叙排列。 AI引擎 AI算法框架。 数据说明 数据说明信息。 文档 跟模板相关的文档名称，单击文档名称支持跳转至文档内容界面。

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e_service.py, 只允许放置一个，customize_service.py依赖的文件可以直接放model目录下 Custom模型包结构，与您自定义镜像中AI引擎有关。例如自定义镜像中的AI引擎为TensorFlow，则模型包采用TensorFlow模型包结构。 父主题：

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在左侧导航双击打开上传的代码文件，在JupyterLab中编写代码文件，并运行调试。有关JupyterLab的使用具体参见JupyterLab常用功能介绍。 如果您的代码文件是.py格式，请新打开一个.ipynb文件，执行%load main.py命令将.py文件内容加载至.ipynb文件后进行编码、调试等。

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数据目录：数据文件存放目录。 ：新建文件夹。 ：刷新左侧目录树。 ：删除选中的目录或文件。 （可选）单击左侧目录中的“main.py”、"py_main.py"、"sdk_main.py"文件，界面右侧展示文件内容。 查看已有样例代码内容。 单击，自行上传编译好的Scala或者JAVA代码ja

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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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"cpu_image_url": "aip/pytorch_1_8:train", "gpu_image_url": "aip/pytorch_1_8:train", "image_version": "pytorch_1.8.0-cuda_10

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可单击验证任务右侧的图标，查看系统日志、运行结果日志和运行图。 模型验证结束后，单击验证任务右侧的图标，查看模型验证报告，如图4所示。 图4 模型验证报告 如图4所示，用例执行结果为PASS，表示模型包验证结果达到预期。“acc指标”列的取值“0.98/0.9”分别为实际运行结果和验证服务配置的阈值。

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DisasterFineGrained.py简介 细粒度容灾启动容灾前会有一些准备工作，例如生成配置文件，设置GUC参数，发布容灾等，为了能够快速启动容灾，DisasterFineGrained.py提供了一键化准备和管理发布的命令。该功能仅8.2.1.210及以上集群版本支持。

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import module_file来导包，代码结构如下： project_dir |- main.py |- module_dir | |- __init__.py | |- module_file.py 检查训练作业使用的资源规格是否正确 训练作业报错No module named npu_bridge

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。 FROM swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/atelier/tensorflow_2_1:tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64-20221121111529-d65d817

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"template": { "spec": { "containers": [ {

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“镜像”：选择统一镜像tensorflow_2.1-cuda_10.1-cudnn7-ubuntu_18.04（详见引擎版本一：tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64）或者pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18

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"template": { "spec": { "containers": [ {

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率，在数据量不是很大的情况下，Fine Tune会是一个比较好的选择。 moxing.tensorflow包含所有的接口，对TensorFlow做了优化，里面的实际接口还是TensorFlow的原生接口。 当非MoXing代码中没有Adam名称范围时，需要修改非MoXing代码，在其中增加如下内容：

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码文件“preprocess.py”和“train.py”。 将预置模型训练工程“hardisk_detect”中同名文件“preprocess.py”和“train.py”的代码，分别拷贝至新建文件“preprocess.py”和“train.py”中，并按“Ctrl+S”保存。

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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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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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