“TF-FrozenGraph-To-Ascend-HiLens” 支持将Tensorflow frozen graph模型转换成可在ascend芯片上运行的模型。 “Caffe to Ascend” 支持将Caffe模型转换成可在ascend芯片上运行的模型。 Advanced Options 当模

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在线客服缺乏好的话术，提升与客户之间的沟通效果 产品资料更新迭代快，缺乏好的载体能够高效快速的把知识流转运用起来 知识的使用效率低，新的知识运用的实际业务中需要花费3~8周的时间 容犀Copilot 是容联云最新打造的一款基于大模型话术挖掘及推荐的AI产品。基于历史会话数据和企业知识文档从0到100构建话术库，跨越从

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/home/work/predict/bin/run.sh PyTorch python2.7（待下线） python3.6 python3.7 pytorch1.4-python3.7 pytorch1.5-python3.7（待下线） pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18

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在平台进行数据源配置，以及点位配置下发。 集成ModuleSDK应用驱动对平台下发的配置进行处理。 通过下发信息获取数据源连接，以及点位信息进行数据周期采集。 最后运用ModuleSDK的客户端进行点位数据周期上报。 父主题： 集成ModuleSDK进行数据采集

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Volcano是基于Kubernetes的批处理系统。Volcano提供了一个针对BigData和AI场景下，通用、可扩展、高性能、稳定的原生批量计算平台，方便AI、大数据、基因、渲染等诸多行业通用计算框架接入，提供高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等能力。 应用场景1：多类型作业混合部署

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创建自动模型优化的训练作业 背景信息 如果用户使用的AI引擎为pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64和tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64，并且优化

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对不同的转换任务，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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为什么exec进入容器后执行GPU相关的操作报错？ 问题现象： exec进入容器后执行GPU相关的操作（例如nvidia-smi、使用tensorflow运行GPU训练任务等）报错“cannot open shared object file: No such file or directory”。

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自动学习 物体检测 基于AI Gallery口罩数据集，使用ModelArts自动学习的物体检测算法，识别图片中的人物是否佩戴口罩。 垃圾分类 自动学习 图像分类 该案例基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产，让零AI基础的开发者完成“图像分类”的AI模型的训练和部署。

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215:20202/cci/tf-benchmarks-cpu:v1", "name": "tensorflow", "ports": [

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conv2d/weights. 通过以下方式控制需要训练的参数列表。其中，“trainable_include_patterns”为需要训练的参数列表，“trainable_exclude_patterns”为不需要训练的参数列表。 --trainable_exclude_patterns: Variables

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attribute 'dtype'” 日志提示“No module name 'unidecode'” 分布式Tensorflow无法使用“tf.variable” MXNet创建kvstore时程序被阻塞，无报错 日志出现ECC错误，导致训练作业失败 超过最大递归深度导致训练作业失败

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选择队列，如果还未创建队列，可单击“创建队列”创建，具体操作请参见队列管理。 任务组件 可将“AI任务”或“HPC任务”用鼠标拖动至画布中。 在画布中，双击“AI任务”或“HPC任务”，编辑任务，编辑完成后，单击“确定”。 编辑AI任务 表2 编辑AI任务 参数 说明 基本信息 任务名称 输入任务名称。 队列 选

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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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import moxing.tensorflow as mox print(help(mox.NetworkKeys)) 打印出来的示例如下所示： Help on class NetworkKeys in module moxing.tensorflow.nets.nets_factory:

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endif() add_executable(main ${lib_srcs} ${CMAKE_SOURCE_DIR}/../src/main/cpp/main.cpp) target_link_libraries(main ${LIBS}) prebuild.sh 修改如下内容：

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不能同时存在。可选值为TensorFlow、PyTorch、MindSpore、Image、Custom、Template。 not_model_type 否 String 模型类型，查询不属于该类型的模型列表。可选值为TensorFlow、PyTorch、MindSpore、I

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段更主流的开发环境。 ModelArts支持通过JupyterLab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

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215:20202/cci/tf-benchmarks-cpu:v1", "name": "tensorflow", "ports": [

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管理密钥 添加密钥，运用在安全管理的加密处理中。 前提条件 登录用户为租户管理员。 密钥管理 在数据服务左侧导航，选择“系统管理>密钥管理”。 在“密钥管理”页签，单击“创建密钥”。 配置密钥信息。 别名：新增密钥的自定义名称。 描述：新增密钥的描述信息。 轮换策略：密钥开启轮换

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运筹优化算法基于实际约束场景（如成本和收益、可用资源和需求、目标和限制等），运用数学规划和元启发式算法等多种优化引擎找到最佳的解决方案，去解决实际问题。 运筹优化算法的主要研究对象是各种有组织的管理问题及其生产经营活动，算法的目的是针对所研究的对象求得一个合理运用人力、物力和财力的最佳方案，发挥和提高系统的效能及效益，最终达到实际需求的最优目标。

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