开发环境准备 开发过程中，您有任何问题可以在github上提交issue，或者在华为云 对象存储服务 论坛中发帖求助。接口参考文档详细介绍了每个接口的参数和使用方法。 从PHP官网下载并安装推荐使用的版本。 【可选】从Jetbrains官网下载并安装PhpStorm最新版本。 PHP安装完成后，需要指定php

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notebook开发环境 获取notebook列表 创建notebook 获取notebook详情 更新notebook 删除notebook 启停notebook 获取notebook鉴权信息 获取notebook工作环境 父主题： notebook开发环境

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开发环境（Notebook） Notebook简介 创建Notebook Notebook常用操作 数据的上传和下载 自定义镜像 创建Notebook样例 JupyterLab简介及常用操作 url获取方法 Notebook安装Conda指导 父主题： 用户指南（基因平台）

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开发环境权限 表1 开发环境细化权限说明 权限 对应API接口 授权项 依赖的授权项 IAM项目 企业项目 创建开发环境实例 POST /v1/{project_id}/notebooks modelarts:notebook:create ecs:serverKeypairs:create

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分布式Tensorflow无法使用“tf.variable” 问题现象 多机或多卡使用“tf.variable”会造成以下错误： WARNING:tensorflow:Gradient is None for variable:v0/tower_0/UNET_v7/sub_pixel/Variable:0

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准备Spark应用开发环境 准备Spark本地应用开发环境 准备Spark连接集群配置文件 导入并配置Spark样例工程 新建Spark样例工程（可选） 配置Spark应用安全认证 配置Spark Python3样例工程 父主题： Spark2x开发指南（安全模式）

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准备Spark应用开发环境 Spark应用开发环境简介 准备Spark应用开发用户 准备Spark应用Java开发环境 准备Spark应用Scala开发环境 准备Spark应用Python开发环境 准备Spark应用运行环境 导入并配置Spark样例工程 新建Spark应用开发工程（可选）

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工具在线打开Notebook，开发基于PyTorch、TensorFlow和MindSpore引擎的AI模型。具体操作流程如图1 使用JupyterLab在线开发调试代码所示。 图1 使用JupyterLab在线开发调试代码 操作步骤 创建Notebook实例。 在ModelAr

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Java开发环境配置 本SDK包要求的JDK版本必须高于JDK8版本，以下步骤以win7环境配置JDK8 64位为例，若已经下载JDK并配置好环境请忽略本章节。 下载JDK文件。 下载完成后按照提示安装，位置自选，比如安装到本地C:\Program Files\Java\jdk1

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GO开发环境配置 使用图像识别GO版本SDK包，需要您配置Go语言开发环境。如已经安装配置go开发环境，可跳过该步骤。 在golang 官网下载并安装对应的go版本，sdk支持 go 1.14 及以上版本。 下载完成后按照提示安装，位置自选，比如安装到本地D:\develop\go。

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\src\main\java\com\dms\consumer 消费消息的API。 DmsProducer.java .\src\main\java\com\dms\producer 生产消息的API。 dms.sdk.consumer.properties .\src\main\resources

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开发环境计费项 计费说明 在ModelArts开发环境中运行Notebook实例时，会使用计算资源和存储资源，会产生计算资源和存储资源的累计值计费。具体内容如表1所示。 Notebook实例停止运行时，EVS还会持续计费，需及时删除才能停止EVS计费。 计算资源费用： 如果运行N

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日志提示“max_pool2d_with_indices_out_cuda_frame failed with error code 0” 训练作业失败，返回错误码139 训练作业失败，如何使用开发环境调试训练代码？ 日志提示“ '(slice(0, 13184, None), slice(None

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Host: 自定义设置的云上开发环境名称。 HostName: 云上开发环境的访问地址，即在开发环境实例页面远程访问模块获取的访问地址。例如：dev-modelarts-cnnorth4.huaweicloud.com Port: 云上开发环境的端口，即在开发环境实例页面远程访问模块获取的端口号。

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户灵活调整实例的AI引擎；预置MindInsight实现模型训练可视化；支持通过SSH方式登录开发环境进行远程开发，通过密钥对和远程访问白名单实现开发环境的安全访问；支持开发环境实例选择不同的规格的AI芯片资源；预置MindStudio进行算子开发；提供对开发环境实例创建和管理，

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模型训练简介 模型训练服务支持所有主流算法框架，如：Tensorflow， MXNet ，Caffe， Spark_MLlib，Scikit_Learn，XGBoost，PyTorch、Ascend-Powered-Engine等。提供CPU、GPU等多种计算资源，集成了基于开源

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Notebook支持以下几种使用方式，用于开发基于PyTorch、TensorFlow和MindSpore等引擎的AI模型。 支持通过JupyterLab工具在线打开Notebook，具体请参见通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发。 支持本地IDE的方式开发模型，

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准备Spark应用开发环境 准备Spark本地应用开发环境 准备Spark连接集群配置文件 导入并配置Spark样例工程 新建Spark样例工程（可选） 配置Spark Python3样例工程 父主题： Spark2x开发指南（普通模式）

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Spark应用开发环境简介 在进行应用开发时，要准备的开发环境如表1所示。同时需要准备运行调测的Linux环境，用于验证应用程序运行正常。 表1 开发环境 准备项 说明 安装JDK 开发环境的基本配置。版本要求：1.7或者1.8。 说明： 基于安全考虑， MRS 服务端只支持TLS

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.NET开发环境配置 使用图像识别.NET版本SDK包，需要先配置.Net开发环境。 从Visual Studio官网，下载最新版Visual Studio。 下载完毕后，点击exe文件，开始安装。 安装过程中选择工作负荷ASP.NET和Web开发，安装完成后启动即可。 图1 选择安装

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Java开发环境配置 操作场景 在安装和使用Java SDK前，确保您已经完成开发环境的基本配置。 Java SDK要求使用JDK1.8或更高版本。考虑到后续版本的兼容性，推荐使用1.8版本。 在Java运行环境配置好的情况下，打开windows的命令行，执行命令Java -version，可以检查版本信息。

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