夹下面放置模型文件，模型配置文件，模型推理代码文件。 模型文件：在不同模型包结构中模型文件的要求不同，具体请参见模型包结构示例。 模型配置文件：模型配置文件必须存在，文件名固定为“config.json”，有且只有一个，模型配置文件编写请参见模型配置文件编写说明。 模型推理代码文

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Tensorflow训练 Kubeflow部署成功后，使用ps-worker的模式来进行Tensorflow训练就变得非常容易。本节介绍一个Kubeflow官方的Tensorflow训练范例，您可参考TensorFlow Training (TFJob)获取更详细的信息。 创建MNIST示例

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在模型广场查看模型 在模型广场页面，ModelArts Studio大模型即服务平台提供了丰富的开源大模型模板，在模型详情页可以查看模型的详细介绍，根据这些信息选择合适的模型模板，用于创建模型。 访问模型广场 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“ModelArts

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String 模型来源的类型，当前仅可取值auto，用于区分通过自动学习部署过来的模型（不提供模型下载功能）；用户通过训练作业部署的模型不设置此值。默认值为空。 model_type 是 String 模型类型，取值为：TensorFlow/MXNet/Spark_MLlib/Scik

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智能建模”，进入智能建模的可用模型页面。 图2 可用模型页面 在可用模型页面，查看已有模型。 表1 查看已有模型信息 参数名称 参数说明 模型统计 显示可用模型和活跃模型数量。 严重程度 显示当前已有模型的严重程度统计情况，包含致命、高危、中危、低危、提示级别。 模型列表 模型列表中，显示当前

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查看元模型 用户根据运营中心元模型信息架构图，查看元模型数据和关系数据详情。 进入DMAP数小二实例控制台界面。 登录 交换数据空间 控制台，在页面左侧导航栏选择“DMAP数小二”，然后选择DMAP实例，单击“开始使用”。 租户可执行此步骤。 登录DMAP数小二。 组织成员可执行此步骤。

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查看接口模型 操作场景 接口模型完成创建后，您可以在应用设计态查看接口模型的详细信息，如基本信息和修订记录。 前提条件 已登录应用设计态。 操作步骤 在左侧导航栏中，选择“数据模型管理 > 接口模型”，进入接口模型页面。 单击需要查看的接口模型编码，进入该接口模型详情页面。 图1

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您也可以单击数据源的名称，在“查看数据源”窗口单击“建模”。 图1 建模 在建模页面，找到需要查看模型信息的物理表，单击“模型编码”或，即可跳转至该模型实体页面查看具体信息。 图2 查看模型 父主题： 建模管理

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查看接口模型 操作场景 您可以在应用运行态查看接口模型的详细信息，如基本信息和修订记录。 前提条件 已登录应用运行态。 操作步骤 在左侧导航栏中，选择“数据模型管理 > 接口模型”，进入接口模型页面。 单击需要查看的接口模型编码，进入该接口模型详情页面。 图1 接口模型详情 表1

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查看模型调用记录 用户可以通过查看模型（包括平台预置模型及自建模型）的调用记录，获取模型调用方式、用时及调用时间等信息。 查看模型调用记录 在AI原生应用引擎的左侧导航栏选择“模型中心 > 模型调用记录”。 在“模型调用记录”页面，通过筛选调用方式、时间范围、状态，或输入模型名称

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结构 “结构”视图会显示当前活动的Python文件的符号树，并提供多种排序、分组和过滤功能。要打开“结构”视图，请在右侧的活动栏中单击“结构”，或按下 “Ctrl+Shift+F10”。 要快速导航到某个符号，请单击“结构”视图列表中的相应项。使用“结构”视图工具栏按钮可以对显示的符号进行排序、过滤和分组。

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

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查看实体元模型 概述 应用元模型支持用户通过信息架构图进行应用元模型实例管理，单击实体节点，在模型实例列表中，可查看模型实例详情。 前提条件 已创建实体元模型，具体请参见创建实体元模型。 操作步骤 在开天 集成工作台 界面中，选择左侧导航栏中的“应用模型 > 实例管理”。 单击实例“

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object数据结构 模型的精度信息，包括平均数、召回率、精确率、准确率，metrics object数据结构说明如表2所示。 结果会显示在AI应用详情页面的“模型精度”模块。 apis 否 api数据结构数组 表示模型接收和返回的请求样式，为结构体数据。 即模型可对外提供的Restful

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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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0s，可用以测试模型，不建议进行模型的工业应用。 当前版本支持部署本地服务Predictor的AI引擎为：“XGBoost”、“Scikit_Learn”、“PyTorch”、“TensorFlow”和“Spark_MLlib”。具体版本信息可参考支持的常用引擎及其Runtime。

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导入和预处理训练数据集 参考TensorFlow官网的教程，创建一个简单的图片分类模型。 查看当前TensorFlow版本，单击或者敲击Shift+Enter运行cell。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 from __future__ import absolute_import

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开发算法模型 前提条件 目前，HiLens 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

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在ModelArts管理控制台，创建一个Notebook实例，镜像选择“TensorFlow-1.13”或“TensorFlow-1.15”。 打开Notebook，在JupyterLab中执行!pip list查看Keras的版本。 图1 查看Keras引擎版本 父主题： 规格限制

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查看模型评估结果 训练作业运行结束后，ModelArts可为您的模型进行评估，并且给出调优诊断和建议。 针对使用预置算法创建训练作业，无需任何配置，即可查看此评估结果（由于每个模型情况不同，系统将自动根据您的模型指标情况，给出一些调优建议，请仔细阅读界面中的建议和指导，对您的模型进行进一步的调优）。

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汇总表指标属性 SUMMARY_TIME: 汇总表时间周期属性 TABLE_MODEL: 关系模型（逻辑模型/物理模型） TABLE_MODEL_ATTRIBUTE: 关系模型属性（逻辑模型/物理模型） TABLE_MODEL_ LOG IC: 逻辑实体 TABLE_TYPE: 表类型 TAG:

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