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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基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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模型输出目录规范 模型导入（转换）任务执行完成后，华为HiLens将转换后的模型输出至指定的OBS路径。针对不同的转换任务，基于Ascend芯片，其模型输出目录需要满足一定的规范要求。华为HiLens当前对模型输出目录的要求如下： 针对基于Caffe框架的模型，执行模型导入（转换）时，其输出目录说明如下所示。

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model_version String 模型版本。 model_type String 模型类型。 description String 模型描述信息。 project String 模型所属租户的项目id。 source_type String 模型来源的类型，仅当模型为自动学习部署过来时有值，取值为auto。

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算法类问题 模型推理时，输出错误码17，是什么原因？ 技能SDK或者License如何使用和烧录？ 华为HiLens技能是否支持Android 平台或ARM平台上运行? 华为HiLens上可以运行哪些TensorFlow和Caffe的模型？ 华为HiLens支持自行开发算子吗？

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如何在模型训练时，设置日志级别？ 在TensorFlow的log日志等级如下： - 0：显示所有日志（默认等级） - 1：显示info、warning和error日志 - 2：显示warning和error信息 - 3：显示error日志信息 以设置日志级别为“3”为例，操作方法如下：

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metrics=['accuracy']) # training model.fit(train_images, train_labels, epochs=10) 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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支持基于TensorFlow、PyTorch版本镜像，CPU/GPU规格的资源类型。请根据实际局点支持的镜像和资源规格选择使用。 前提条件 为了保证训练结果中输出Summary文件，在编写训练脚本时，您需要在脚本中添加收集Summary相关代码。 TensorFlow引擎的训练脚

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up的原因。等到训练过程基本稳定之后就可以使用原先设定的初始学习率进行训练。 原因分析 Tensorflow分布式有多种执行模式，mox会通过4次执行50 step记录执行时间，选择执行时间最少的模型。 处理方法 创建训练作业时，在“运行参数”中增加参数“variable_updat

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加载数据到Hive表中 功能介绍 本小节介绍了如何使用HQL向已有的表employees_info中加载数据。从本节中可以掌握如何从本地文件系统、 MRS 集群中加载数据。以关键字LOCAL区分数据源是否来自本地。 样例代码 -- 从本地文件系统/opt/hive_examples_

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制作 自定义镜像 用于训练模型 训练作业的自定义镜像制作流程 使用预置镜像制作自定义镜像用于训练模型 已有镜像迁移至ModelArts用于训练模型 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（Pytorch+Ascend） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（PyTorch+CPU/GPU）

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使用保存成功的镜像用于推理部署 将Step2 在Notebook中调试模型的自定义镜像导入到模型中，并部署为在线服务。 登录ModelArts控制台，在左侧导航栏中选择“模型管理”，单击“创建模型”，进入创建模型。 设置模型的参数，如图11所示。 元模型来源：从容器镜像中选择。 容器镜像所在的路径：单

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件包，须手工加载云服务组件包。 操作步骤 访问华为安全智能中心（ 域名 为isecurity.huawei.com），选择“特征库升级 > 特征库升级”。筛选到对应的产品和版本。 下载安全云服务组件包文件。 请注意系统软件版本和组件包版本的配套关系，不配套的组件包无法加载成功，仅支持

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加载云服务组件包 操作步骤 执行display module-information verbose命令查看是否已加载云服务组件包。 如果存在类似如下信息表示已加载云服务组件包，如果不存在请执行2至5。 访问华为安全智能中心（域名为isecurity.huawei.com），选择“特征库升级

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加载数据到Hive表中 功能介绍 本小节介绍了如何使用HQL向已有的表employees_info中加载数据。从本节中可以掌握如何从本地文件系统、MRS集群中加载数据。以关键字LOCAL区分数据源是否来自本地。 样例代码 -- 从本地文件系统/opt/hive_examples_

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权限及对加载数据文件具有owner权限和读写权限。 如果加载数据语句中有关键字LOCAL，表明从本地加载数据，除要求对相应表的UPDATE权限外，还要求该数据在当前连接的HiveServer节点上，加载用户对数据路径“PATH”具有读权限，且以omm用户能够访问该数据文件。 如果

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"test-bucket", "mainObject" : "word/main.txt", "stopObject" : "word/stop.txt", "synonymObject" : "word/synonym.txt", "static_main_object" : "word/staticMain

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权限及对加载数据文件具有owner权限和读写权限，详情请参见Hive应用开发概述。 如果加载数据语句中有关键字LOCAL，表明从本地加载数据，除要求对相应表的UPDATE权限外，还要求该数据在当前连接的HiveServer节点上，加载用户对数据路径“PATH”具有读权限，且以omm用户能够访问该数据文件。

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Manager页面加载卡顿 用户问题 MRS集群Manager页面加载卡顿。 问题现象 登录MRS集群的Manager页面，单击一个按钮需要等一分钟后才能加载到数据，部分按钮单击后卡顿无法访问。 原因分析 查看“/var/log/Bigdata/omm/oms/pms/scriptlog/pms_script

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86-950808）与我们联系。 常见问题 为什么要下线模型转换？ ModelArts模型转换向AI开发者提供了便捷的模型转换页面，将Tensorflow和Caffe框架的模型格式转换为MindSpore的模型格式，即模型后缀为.om，使之能在昇腾硬件中进行推理。由于产品演进规划，后续昇腾硬件推理时主要使用后缀为

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Qwen-VL基于DevServer适配Pytorch NPU的推理指导 Qwen-VL模型训练推理 介绍Qwen-VL模型基于ModelArts DevServer的训练过程，训练使用PyTorch框架和昇腾NPU计算资源。 训练后的模型可用于推理部署，应用于大模型对话场景。 LLaVA模型基于DevServer适配PyTorch

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