升级成功 install_failed：边缘节点安装失败 upgrade_failed：边缘节点升级失败 upgrade_failed_rollback_success：边缘节点升级失败回滚成功 upgrade_failed_rollback_failed：边缘节点升级失败回滚失败

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ShareTlsInfo结构体 参数名 类型 描述 caCertpath std::string Ca根证书路径，最大长度256 clientCertpath std::string 客户端证书路径，最大长度256 verifyMode ShareClientTlsVerifyMode枚举类型

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LogLevel结构体 枚举值 对应值 描述 IDEA_LEVEL_ERROR 0 错误级别 IDEA_LEVEL_WARNING 1 警告级别 IDEA_LEVEL_INFO 2 信息级别 IDEA_LEVEL_DEBUG 3 调试级别 父主题： 结构体描述

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AutoscalerRule Basic.KeyValuePair Basic.Label Basic.LabelSelector Basic.NameAndSecretValue Basic.NameKeyPair Basic.NameValuePair CCE.Addon.AutoScaler

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数据结构 公共请求参数 公共响应参数

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公共参数结构 InterposalRule 父主题： 抢插话规则接口 (interposalrules)

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数据结构 本章描述API使用的公共参数。 请求数据结构（废弃） 响应数据结构（废弃） 数据结构

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invoke(ChaincodeStub stub) { } } init方法：在链代码实例化或升级时被调用，完成初始化数据的工作。 Invoke方法：更新或查询账本数据状态时被调用， 需要在此方法中实现响应调用或查询的业务逻辑。 链代码结构 Java语言的链代码结构如下： package

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数据结构 数据结构(创建 云服务器 ) 数据结构(查询云 服务器 详情) 数据结构(查询规格详情)

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结构体说明 表1 EventDef结构体参数说明 名称 是否必选 参数类型 描述 payload_filter_request 否 String 参数解释： 事件的参数过滤路径。 约束限制： 必须是合法的JSONPath格式 默认取值： $ payload_filter_response

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04-x86_64 cuda_10.2 不同区域支持的AI引擎有差异，请以实际环境为准。 推理支持的AI引擎 在ModelArts创建AI应用时，若使用预置镜像“从模板中选择”或“从OBS中选择”导入模型，则支持如下常用引擎及版本的模型包。 标注“推荐”的Runtime来源于统一镜像，

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Studio之后，需要将模型转换至“.om”格式。 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。 前提条件 已在本地开发模型。本地自定义的训练模型，非“

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导入模型 导入模型功能包括： 初始化已存在的模型，根据模型ID生成模型对象。 创建模型。模型对象的属性，请参见查询模型详情。 示例模型文件 以PyTorch为例，编写模型文件。PyTorch模型包结构可参考模型包规范介绍。 OBS桶/目录名 ├── resnet │ ├── model

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创建训练任务的时候同步创建Tensorboard 在模型训练工程代码编辑界面控制台的Tensorboard页签中创建Tensorboard 新建模型训练工程，创建训练任务后，在任务详情的Tensorboard页签中创建Tensorboard 配置训练任务时，AI引擎选择PyTorch后可以创建TensorBoard

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MindSpore Lite提供的模型convertor工具可以支持主流的模型格式到MindIR的格式转换，用户需要导出对应的模型文件，推荐导出为ONNX格式。 如何导出ONNX模型 PyTorch转ONNX，操作指导请见此处。 PyTorch导出ONNX模型样例如下： import torch

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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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如何查看和修改模型图类型 当模型图的类型和当前建模内容不匹配时会出现各种各样的错误，应该正确的选择图的类型。 查看图类型 在工程树上右键单击需要查看的图或在打开图鼠标右键菜单“属性”按钮。 即可在属性栏查看当前图的类型。 修改图类型 打开模型图的属性菜单，即可在类型栏下拉框中选择自己需要的视图，单击“保存”。

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04-x86_64 cuda_10.2 不同区域支持的AI引擎有差异，请以实际环境为准。 推理支持的AI引擎 在ModelArts创建AI应用时，若使用预置镜像“从模板中选择”或“从OBS中选择”导入模型，则支持如下常用引擎及版本的模型包。 标注“推荐”的Runtime来源于统一镜像，

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任务运行环境 AI引擎 AI引擎及AI引擎的Python版本。 创建tensorboard任务 创建Tensorboard，详情请参见创建Tensorboard。 自定义引擎 通过引擎的镜像地址自定义增加引擎。 主入口 训练任务的入口文件及入口函数。 计算节点规格 模型训练服务提供的计算节点资源，包括CPU和GPU。

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从训练作业中导入模型文件创建模型 在ModelArts中创建训练作业，并完成模型训练，在得到满意的模型后，可以将训练后得到的模型导入至模型管理，方便统一管理，同时支持将模型快速部署上线为服务。 约束与限制 针对使用订阅算法的训练作业，无需推理代码和配置文件，其生成的模型可直接导入ModelArts。

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所示。 表1 ModelArts训练基础镜像列表 引擎类型 版本名称 PyTorch pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 TensorFlow tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18

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