致远高校一体化协同运营平台解决方案

推理基础镜像详情PyTorch（CPU/GPU） ModelArts提供了以下PyTorch（CPU/GPU）推理基础镜像： 引擎版本一：pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二：pytorch_1.8.2-cuda_11

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Python和Spark开发平台 创建特征工程 数据采样 列筛选 数据准备 特征操作 Notebook开发 全量数据应用 发布服务 父主题： 特征工程

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。 选择转换方式为Tensorflow。 选择.meta、.index和.data格式的文件，单击“配置”，配置Tensorflow参数，并单击“确定”。 单击“转换”，可转换得到caffe和prototxt文件，文件可以下载到本地。 使用转换成功的caffe和prototxt文

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业务巡检平台 自动化测试模块 脚本开发调试模块 接口测试模块 性能监控模块 父主题： 实施步骤

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自助分析平台 自助分析平台简介 基于华为云商店产品，帆软FineReport和FineBI，华为和帆软共同为本项目开发了自助分析平台。 FineReport，企业级web报表工具，支持通过简单拖拽操作便可制作中国式复杂报表，轻松实现报表的多样展示、交互分析、数据录入等需求。借助于

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开放平台接口 快速入门 服务端API 前端API 连接器使用指导

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工业运营平台 登录 首页 账号管理 角色管理 字典管理 人员管理 班别管理 设备管理 工序管理 工艺路线 订单管理 物料管理 料框管理 父主题： 实施步骤

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为空。 model_type 是 String 模型类型，取值为：TensorFlow/MXNet/Spark_MLlib/Scikit_Learn/XGBoost/MindSpore/Image/PyTorch。 model_algorithm 否 String 模型算法，表示

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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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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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用户推荐平台 用户推荐平台简介 本项目建设的用户推荐平台基于华为云客户数据平台CDP。用户推荐平台以治理后的数据为基础，使用高效、准确的用户推荐模型，建设消费者数据中心并建立人群画像，挖掘用户行为数据，驱动业务决策实现智能化全场景营销体验，助力企业实现精细化运营和营销。 用户推荐平台具体实现

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，智能会计平台还提供对账管理功能，以确保账簿记录的真实性和正确性。 智能会计平台总体流程图 图1 智能会计平台总体流程图 系统特性 智能会计平台主要提供以下应用： 凭证模板设置灵活，可以满足企业的个性化需求； 系统自动匹配凭证模板、自动获取单据生成凭证； 凭证生成支持批量操作，能同时对多个账簿、多种单据生成凭证；

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使用管理式华为账号登录协同平台需先完成以下操作： 管理员已为用户创建账号并添加为组织成员：具体请参见添加成员。 操作步骤 访问协同平台。 在协同平台登录页，输入账号名和密码，单击“登录”，即可进入协同平台的团队协同空间。 图1 协同平台登录页 首次登录时，需要阅读并同意《服务声明》，同意后才可以进入协同平台。

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平台命令下发 功能介绍 用于平台向设备下发设备控制命令。平台下发命令后，需要设备及时将命令的执行结果返回给平台，如果设备没回响应，平台会认为命令执行超时。命令下发和消息下发的区别，请查看消息通信说明。 低配置且资源受限或者对网络流量有要求的设备，不适合直接构造JSON数据与物联网

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查看平台信息 平台管理模块包括设备授权、账号管理与网络设置。 在使用系统前，您需要为系统进行授权。完成设备授权后，您可以在平台信息页面，查看系统基本信息和授权信息。 父主题： 平台管理

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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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SparkRTC支持哪些平台？ SparkRTC支持的平台有Android、iOS、MAC、Windows和Web。其中支持的各平台系统版本如下所示： Android：支持Android 5.0及以上版本。 iOS：支持iOS 8.0及以上版本。 MAC：支持MacOS10.11或以上版本，x86_64。

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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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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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端根据AI引擎创建容器，较耗时；本地Predictor部署较快，最长耗时10s，可用以测试模型，不建议进行模型的工业应用。 当前版本支持部署本地服务Predictor的AI引擎为：“XGBoost”、“Scikit_Learn”、“PyTorch”、“TensorFlow”和“S

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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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