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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每个镜像预置的AI引擎和版本是固定的，在创建Notebook实例时明确AI引擎和版本，包括适配的芯片。 ModelArts开发环境给用户提供了一组预置镜像，主要包括PyTorch、Tensorflow、MindSpore系列。用户可以直接使用预置镜像启动Notebook实例，在实例中开发

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弹性 云服务器 密码设置简单会不会被入侵？ 建议您的密码由数字、大小写字母、特殊符号组成，长度在8至26位。同时建议您从华为云的云市场中下载并安装虚拟化杀毒产品和主机安全加固产品，这样可以保证您的弹性云 服务器 受到更加全面的保护。 如果弹性云服务器被入侵，请通过提交工单联系客服寻求技术支持。

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book实例。 调用查询Notebook实例详情接口根据Notebook实例的ID查询实例的创建详情。 调用Notebook时长续约接口重置Notebook实例的使用时长。 调用停止Notebook实例接口停止正在运行的实例。 调用启动Notebook实例接口重新启动实例。 当N

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k，开发基于PyTorch、TensorFlow和MindSpore引擎的AI模型。具体操作流程如下图所示。 图1 使用JupyterLab在线开发调试代码 创建Notebook实例。 在ModelArts控制台创建一个Notebook开发环境实例，选择要使用的AI框架。具体参见创建Notebook实例。

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实例类型 Redis单机实例 Redis主备实例 Redis Proxy集群实例 Redis Cluster集群实例 Redis读写分离实例 Redis实例类型差异 Memcached单机实例（已停售） Memcached主备实例（已停售）

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用于解决单个云服务器实例挂载的弹性网卡超出上限，不满足用户使用需要的问题。 详细内容，请参见辅助弹性网卡。 独享型实例和共享型实例 表6 独享型实例和共享型实例的区别 维度 独享型实例 共享型实例 CPU分配策略 当前实例独享CPU，实例间无CPU资源争抢。 多实例共享CPU，实例间可能出现CPU资源争抢。

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填写Notebook详细参数，如选择镜像、资源规格等。 “镜像”：选择公共镜像下任意一个支持CPU类型的镜像，例如：tensorflow2.1-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04 “资源池”：选择公共资源池或专属资源池，此处以公共资源池为例。 “类型”：推荐选择GPU。 “规格”：推荐选择T4规格，若没有再选择其他规格。

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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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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/Scikit_Lea

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signature check failed. This could be because of a time skew. Attempting to adjust the signer 原因分析 OBS限制单次上传文件大小为5GB，TensorFlow保存summary可能是本地缓

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rnetes的默认调度器。而Kubernetes默认调度器最初主要是为长期运行的服务设计的，对于AI、大数据等批量和弹性调度方面还有很多的不足。主要存在以下问题： 资源争抢问题 TensorFlow的作业包含Ps和Worker两种不同的角色，这两种角色的Pod要配合起来完成整个作

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with AI engine PyTorch1.10 and cuda10.2 是 是 tensorflow2.1-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04 通用算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎TensorFlow2.1 是 是 tensorflow1.13-cuda10

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介绍预置的Horovod镜像详情。 引擎版本一：horovod_0.20.0-tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 镜像地址：swr.{region}.myhuaweicloud.com/aip/horovod_tensorflow:train-horovod_0

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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。 如果模型不符合“.om”模型支持的TensorFlow和Caffe算子边界，请选择符合要求的模型。 父主题： 技能开发

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2-cudnn8-euler2.9.6 AI应用开发基础镜像，预置AI应用编排引擎ModelBox、AI引擎TensorRT，仅支持SSH连接 GPU 是 否 modelbox1.3.0-libtorch1.9.1-cuda10.2-cudnn8-euler2.9.6 AI应用开发基础镜像，预置AI应用编排引

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Python编程基础实验 介绍Python编程基础实验相关知识 TensorFlow介绍 介绍TensorFlow的框架，TensorFlow2.0的基础与高阶操作，TensorFlow2.0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的

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在Notebook中添加自定义IPython Kernel 使用场景 当前Notebook默认内置的引擎环境不能满足用户诉求，用户可以新建一个conda env按需搭建自己的环境。本小节以搭建一个“python3.6.5和tensorflow1.2.0”的IPython Kernel为例进行展示。 操作步骤 创建conda

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DDS实例属于指定实例类型 规则详情 表1 规则详情 参数 说明 规则名称 dds-instance-hamode 规则展示名 DDS实例属于指定实例类型 规则描述 指定实例类型，不属于此类型的DDS实例资源，视为“不合规”。 标签 dds 规则触发方式 配置变更 规则评估的资源类型

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部署在线服务Predictor，即将存储在OBS中的模型文件部署到线上服务管理模块提供的容器中运行，其环境规格（如CPU规格，GPU规格）由表3 predictor configs结构决定。 部署在线服务Predictor需要线上服务端根据AI引擎创建容器，较耗时；本地Predicto

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询资源规格列表接口获取。 framework_type 否 String 训练作业选择的引擎规格。请从查询引擎规格列表接口获取引擎规格。当填入model_name时不需要填写。 framework_version 否 String 训练作业选择的引擎版本。请从查询引擎规格列表接口

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