开发环境HiLens Studio HiLens Studio使用流程 退订版本 新建技能项目 管理模型 使用 手机实时视频 流编写/调试代码 适配新版本HiLens Studio 安装第三方库 HiLens Studio安装技能 HiLens Studio启动或停止技能 HiLens

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Python开发环境配置 使用 内容审核 Python版本SDK包，需要您配置Python开发环境。 从Python官网下载并安装合适的Python版本。请使用Python3.3以上版本，如下以Python3.7 版本为例进行说明。 从PyCharm官网下载并安装最新版本。 在PyC

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.NET开发环境配置 使用内容审核.NET版本SDK包，需要先配置.Net开发环境。 Visual Studio官网，下载最新版Visual Studio。 下载完毕后，单击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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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 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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在服务列表中找到Astro轻应用 在页面上方，单击“旧版入口”，即可进入AstroZero经典低代码应用开发环境。 图2 进入经典开发环境 经典开发环境首页介绍 图3 经典首页开发环境 AstroZero开发环境首页功能区域说明如下： 首页 为您推荐：为您推荐有价值的内容，包括平台漫游、如何创建空

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管理开发环境实例 功能介绍 该接口用于启动、停止、重启、排队、取消排队开发环境Notebook实例。 URI POST /v1/{project_id}/demanager/instances/{instance_id}/action 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选

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开发环境管理 创建Notebook实例 查询Notebook实例列表 查询所有Notebook实例列表 查询Notebook实例详情 更新Notebook实例 删除Notebook实例 通过运行的实例保存成容器镜像 查询Notebook支持的有效规格列表 查询Notebook支持的可切换规格列表

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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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准备Spark本地应用开发环境 在进行应用开发时，要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows 7以上版本。 运行环境：Windows系统或Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。

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准备Spark本地应用开发环境 Spark2x可以使用Java/Scala/Python语言进行应用开发，要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows 7以上版本。 运行环境：Windows系统或Linux系统。

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准备Spark应用Java开发环境 操作场景 Java开发环境可以搭建在Windows环境下，而运行环境（即客户端）只能部署在Linux环境下。 操作步骤 对于Java开发环境，推荐使用IDEA工具，安装要求如下。 JDK使用1.7版本（或1.8版本） IntelliJ IDEA（版本：13

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准备Spark应用Python开发环境 操作场景 Python开发环境可以搭建在Windows环境下，而运行环境（即客户端）只能部署在Linux环境下。 操作步骤 对于Python开发环境，直接使用Editra编辑器（或其他编写Python应用程序的IDE）即可。 下载客户端样例配置程序到本地开发环境。

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"cpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train", "gpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train", "image_version" : "tensorflow_2.1.0-cuda_10

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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，才能把TensorFlow和Caffe模型转换成“

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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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e从0制作 自定义镜像 用于推理 场景说明 针对ModelArts目前不支持的AI引擎，您可以通过自定义镜像的方式将编写的模型导入ModelArts，创建为模型。 本文详细介绍如何在ModelArts的开发环境Notebook中使用基础镜像构建一个新的推理镜像，并完成模型的创建，部署

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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，才能把TensorFlow和Caffe模型转换成“

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55-988或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

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安装Maven 开发环境的基本配置。用于项目管理，贯穿软件开发生命周期。 安装Scala Scala开发环境的基本配置。版本要求：2.12.14。 安装Scala插件 Scala开发环境的基本配置。版本要求：2018.2.11或其他兼容版本。 安装Editra Python开发环境的编辑器

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错误码返回137，如下图所示。 Modelarts Service Log Trainina end with return code: 137 Modelarts Service Log]handle outputs of training job 日志中有报错，含有“killed”相关字段，例如：

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