可视化编辑器界面概述 RFS 可视编辑器UI由六个部分组成，分别是控制栏、资源栏、日志栏、设计台、模板栏和属性栏。可视化编辑器各部分详细功能说明如图1。 图1 可视化编辑器界面 表1 可视化编辑器页面说明 编号（对应上图） 解释 1 控制栏，集中显示设计台的快捷控制操作。 2 资源

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job_desc String 可视化作业的具体描述。 service_url String 可视化作业的endpoint。 train_url String 可视化作业的日志存储路径。 job_id Long 可视化作业的ID。 resource_id String 可视化作业的计费资源ID。

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7-ubuntu_1804-x86_64 不同区域支持的AI引擎有差异，请以实际环境为准。 训练基础镜像详情（PyTorch） 介绍预置的PyTorch镜像详情。 引擎版本：pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本：pytorch_1.8.0-cuda_10

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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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开发环境预置镜像分为X86和ARM两类： 表1 X86预置镜像列表 引擎类型 镜像名称 PyTorch pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 pytorch1.10-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 pytorch1.4-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18

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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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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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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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提示工程是一项将知识、技巧和直觉结合的工作，需要通过不断实践实现模型输出效果的提升。提示词和模型之间存在着密切关系，本指南结合了大模型通用的提示工程技巧以及盘古大模型的调优实践经验，总结的一些技巧和方法更为适合基于盘古大模型的提示工程。 本文的方法论及技巧部分使用了较为简单的任务

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，并轻松修改模板。 使用可视化编辑器具备以下优势： 可视化模板资源 在可视化编辑器中，您可以查看模板中包含的资源的图形化表示，了解它们之间的关系。 可视化编辑器在模板元数据中定义有关资源的信息，如资源规格。在打开模板时，可视化编辑器会自动添加此元数据，以便在保存模板时保留当前布局

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仪表板可视化控件 查询控件 页签 组合容器 富文本 智能图表 表格 线/面图 柱状/条形图 指标 饼/环图 散点/气泡图 其他 父主题： 新建仪表板

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Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示No space left 问题现象 创建训练作业，Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示：“No space left”。 原因分析 TensorFlow多节点任务会启动parameter server（

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source /home/ma-user/anaconda3/bin/activate TensorFlow-1.8 如果使用其他引擎，请将命令中“TensorFlow-1.8”替换为其他引擎的名称及其版本号。 图1 激活环境 在代码输入栏输入以下命令安装Shapely。 pip

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数据目录如何可视化展示数据血缘？ 数据血缘在数据目录中展示，首先要完成元数据采集任务，其次数据开发作业中要包含支持自动血缘解析的节点类型和场景，或者在作业节点中已自定义血缘关系的输入表和输出表。当存在运行成功的数据开发作业调度任务时，系统会生成作业中的血缘关系，并在数据目录中进行可视化展示。

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可视化编辑器快捷键 操作 Windows Mac 复制 Ctrl-C Command-C 粘贴 Ctrl-V Command-V 剪切 Ctrl-X Command-X 全选 Ctrl-A Command-A 查找 Ctrl-F Command-F 前往文本开头 Ctrl-Home

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业务可视化支持哪些浏览器？ 建议使用与操作系统兼容的最新浏览器。 一般常用的浏览器都支持，如：Microsoft Edge、Chrome等。建议优先使用Chrome。 父主题： 业务可视化

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序包等多种环境，包括TensorFlow、MindSpore、PyTorch、Spark等。您也可以使用pip install在Notobook或Terminal中安装外部库。 在Notebook中安装 例如，通过JupyterLab在“TensorFlow-1.8”的环境中安装Shapely。

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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“.om”模型。“.om”

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Formation Service，简称RFS）是完全支持业界事实标准Terraform（HCL + Provider）的新一代云服务资源终态编排引擎。基于业界开放生态HCL语法模板，实现云服务资源的自动化批量构建，帮助用户高效、安全、一致创建、管理和升级云服务资源，能有效提升资源管理效率，并降低资源管理变更带来的安全风险。

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CPU、GPU通用算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎TensorFlow2.1 CPU/GPU 是 是 tensorflow1.13-cuda10.0-cudnn7-ubuntu18.04 GPU通用算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎TensorFlow1.13.1 GPU 是 是 conda3-ubuntu18

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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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