服务开发框架详解 整体结构介绍 单Module base/service DDD 父主题： AstroPro学堂

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多节点训练TensorFlow框架ps节点作为server会一直挂着，ModelArts是怎么判定训练任务结束？如何知道是哪个节点是worker呢？ TensorFlow框架分布式训练的情况下，会启动ps与worker任务组，worker任务组为关键任务组，会以worker任务组的进程退出码，判断训练作业是否结束。

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Standard支持的AI框架 ModelArts Standard的开发环境Notebook、训练作业、模型推理（即AI应用管理和部署上线）支持的AI框架及其版本，请参见如下描述。 统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascend规格的统一镜像，包括MindSpore

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步骤2：框架配置 框架配置和基本配置一样，需要您根据实际情况进行勾选配置，不同的配置会呈现不同的效果。 是否启用模板，默认不启用，如需启用，在下拉框中选择已创建的模板。创建模板具体操作请参考创建架构模板。 选择模板后，模板配置将自动带入包括“框架配置”和“生成策略”。 选择参考框架。

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执行框架转换 应用场景 针对企业中使用Dubbo等其他API框架的存量服务，AstroPro支持将代码统一转换为Spring MVC + OpenAPI的主流框架。转换后的框架将统一化，这有助于简化技术栈，降低技术多样性带来的复杂性，同时提高开发和运维团队的效率。 框架转换为Astro

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搭建ThinkPHP框架 简介 ThinkPHP遵循Apache2开源许可协议发布，是一个免费、开源、快速、简单的面向对象的轻量级PHP开发框架，是为了敏捷WEB应用开发和简化企业应用开发而诞生。本文介绍如何在华为云上使用CentOS 7.2操作系统的实例搭建ThinkPHP框架。 前提条件

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进入JupyterLab主页后，可在“Notebook”区域下，选择适用的AI引擎，单击后将新建一个对应框架的ipynb文件。 由于每个Notebook实例选择的工作环境不同，其支持的AI框架也不同，下图仅为示例，请根据实际显示界面选择AI框架。 图4 选择AI引擎并新建一个ipynb文件 新建的ipynb文件将呈现在左侧菜单栏中。

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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。 | |---xxxx.om 转换输出的模型，可用于Ascend芯片，模型文件后缀统一为“

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视频 可以根据需要配置设备视频流参数，如码流组合、编码协议和分辨率等。 不同款型摄像机支持的配置参数可能不同，请以实际界面为准。 操作步骤 登录行业视频管理服务后台。 选择“远程配置 > 视音频”，选择需要配置的设备。 根据实际情况切换码流类别，依次配置不同码流的详细参数，具体参数说明参见表1。

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特效：组件是否高亮显示，支持默认展示和跳转到页面时展示。 边距：组件中视频距离整个组件四边（上、下、左、右，如图2）的距离，默认为0，即铺满整个组件。 配置 在配置中，设置视频组件的视频地址、视频封面、视频播放等。 图4 配置 视频 视频地址：视频的URL地址，视频支持格式有MP4、OGG、MOV和WEBM。

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使用TensorFlow进行线性回归 首先在FunctionGraph页面将tensorflow添加为公共依赖 图1 tensorflow添加为公共依赖 在代码中导入tensorflow并使用 import json import random # 导入 TensorFlow 依赖库

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分布式执行框架 GS_235100005 错误码： Stream plan check failed. Execution datanodes list of stream node[%d] mismatch in parent node[%d]. 解决方案：请使用INTERNAL

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使用STS SDK（NUWA框架） 初始化STS NUWA中已经自带了STS插件，只需要在nuwa-module-config.yml文件中进行如下配置，即可初始化STS。这种方式可以保证在其他中间件、Cloud Map之前初始化STS，保证组件启动顺序正确。 nuwa: security:

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上传成功后，单击页面右侧刷新按钮，刷新页面。 选择需要操作的对象单击对象名称，进入对象页面粘贴链接，将链接放在大屏>媒体>视频>视频的上传链接框中。 图2 对象页面 注意视频链接必须是浏览器可以访问的，且需满足其内容安全策略。 本地上传。 播放设置 自动播放 显示/隐藏自动播放：单击“显示自动播放”左侧的勾选框，表示显示自动播放，表示隐藏自动播放。

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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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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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视频 本章节主要介绍视频组件各配置项的含义。 样式 图表尺寸：设置图表的宽和高。单位为px。 图表位置：设置图表在画布中的位置。单位为px。 自动播放：勾选时，视频会自动播放。 循环播放：勾选时，视频会循环播放。 控制条：勾选时，视频播放时会显示控制条。 静音：勾选时，视频会静音播放。

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ISDP产品功能整体框架 功能模块 角色说明

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率，在数据量不是很大的情况下，Fine Tune会是一个比较好的选择。 moxing.tensorflow包含所有的接口，对TensorFlow做了优化，里面的实际接口还是TensorFlow的原生接口。 当非MoXing代码中没有Adam名称范围时，需要修改非MoXing代码，在其中增加如下内容：

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cce-obs-tensorflow persistentVolumeClaim: claimName: cce-obs-tensorflow containers: - name: container-0

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SDK参考》 MoXing MoXing是ModelArts自研的组件，是一种轻型的分布式框架，构建于TensorFlow、PyTorch、MXNet、MindSpore等深度学习引擎之上，使得这些计算引擎分布式性能更高，同时易用性更好。MoXing包含很多组件，其中MoXing Fra

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