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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模型框架，包括“TensorFlow”、“Caffe”、“OM（从转换任务中获取）”。 在您进行导入（转换）操作后，华为HiLens平台将TensorFlow、Caffe模型转换为“.om”格式，然后导入模型。OM模型是从前者转换任务中获取。 在下方的模型列表中勾选待导入的模型。

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JupyterLab主页介绍 下面介绍如何从运行中的Notebook实例打开JupyterLab。 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“开发空间 > Notebook”，进入Notebook页面。 选择状态为“运行中”的Notebook实例，单击操作列的“打开”，访问JupyterLab。

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e-hot编码、数据变换、删除列、选择特征、卡方检验、信息熵、新增特征、PCA。对应JupyterLab交互式开发模式，是界面右上角的图标中的“数据处理”菜单下面的数据处理算子。 模型包 将模型训练生成的模型进行打包。可以基于模型包生成SHA256校验码、创建模型验证服务、重训练

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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 Framework模块是一个基础公共组件，可用于访问OBS服务，和具体的AI引擎解耦，在M

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通过对ModelArts模型管理的能力进行封装，实现将训练后的结果注册到模型管理中，便于后续服务部署、更新等步骤的执行。主要应用场景如下： 注册ModelArts训练作业中训练完成的模型。 注册 自定义镜像 中的模型。 属性总览 您可以使用ModelStep来构建模型注册节点，ModelStep结构如下：

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filepath不能只是文件名，如果模型与程序在同一个目录，取相对路径则应当写作"./my_model.om" # 如果模型是在技能开发页面中附加进来的，则使用hilens.get_model_dir()可以得到模型所在目录，应当写为: # model = hilens.Model(hilens

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模型框架，包括“TensorFlow”、“Caffe”、“OM（从转换任务中获取）”。 在您进行导入（转换）操作后，华为HiLens平台将TensorFlow、Caffe模型转换为“.om”格式，然后导入模型。OM模型是从前者转换任务中获取。 在下方的模型列表中勾选待导入的模型。

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在Notebook中变更镜像并调试：在Notebook中调试镜像。 Step4 使用调试成功的镜像用于推理部署：将调试完成的镜像导入ModelArts的模型管理中，并部署上线。 Step1 在Notebook中构建一个新镜像 本章节以ModelArts提供的基础镜像tensorflow为例介

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公共依赖Demo 使用TensorFlow进行线性回归 使用pytorch进行线性回归 sklearn gym 父主题： 依赖包管理

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GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具

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在CCE集群中部署使用Kubeflow Kubeflow部署 Tensorflow训练 使用Kubeflow和Volcano实现典型AI训练任务 父主题： 批量计算

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旧版训练迁移至新版训练需要注意哪些问题？ ModelArts训练好后的模型如何获取？ AI引擎Scikit_Learn0.18.1的运行环境怎么设置？ TPE算法优化的超参数必须是分类特征（categorical features）吗 模型可视化作业中各参数的意义？ 如何在ModelArts上获得RANK_TABLE_FILE进行分布式训练？

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查看超参搜索作业详情 准备工作 数据已完成准备：已在ModelArts中创建可用的数据集，或者您已将用于训练的数据集上传至OBS目录。 请准备好训练脚本，并上传至OBS目录。训练脚本开发指导参见开发用于预置框架训练的代码。 在训练代码中，用户需打印搜索指标参数。 已在OBS创建至少1个空的文件夹，用于存储训练输出的内容。

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优选数据格式，即指定网络算子优先选用的数据格式，“ND(N=4)”和“5D”。仅在网络中算子的输入数据同时支持“ND”和“5D”两种格式时，指定该参数才生效。“ND”表示模型中算子按“NCHW”转换成通用格式，“5D”表示模型中算子按华为自研的5维转换成华为格式。“5D”为默认值。 fp16_high_precsion

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一项核心任务就是以最终资源利用率最优的目标从众多候选机器中挑出最合适的节点。 下图为Volcano scheduler调度流程，首先将API server中的Pod、PodGroup信息加载到scheduler cache中。Scheduler周期被称为session，每个sch

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user_name为IAM用户名。 user_password为用户登录密码。 domain_name为用户所属的帐号名。 cn-north-1为项目名，代表服务的部署区域。 返回状态码“201 Created”，在响应Header中获取“X-Subject-Token”的值即为Token，如下所示：

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String 模型状态，可根据模型状态执行查询。模型状态： publishing：发布中 published：已发布 failed：发布失败 building： 构建镜像中 building_failed： 构建失败 description 否 String 描述信息，可支持模糊匹配。

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${dockerfile_image_name}：在step5中，使用Dockerfile创建的新镜像名称。 <镜像仓库地址>：可在SWR控制台上查询， 容器镜像服务 中登录指令末尾的 域名 即为镜像仓库地址。 <组织名称>：前面步骤中自己创建的组织名称。示例：ma-group <镜像名称>:

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应用中创建组件 功能介绍 组件是组成应用的某个业务特性实现，以代码或者软件包为载体，可独立部署在环境下运行。 此API用来在应用中创建组件。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI POST /v3/{project_id}/cas/applications

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${dockerfile_image_name}：在step5中，使用Dockerfile创建的新镜像名称。 <镜像仓库地址>：可在SWR控制台上查询，容器 镜像服务 中登录指令末尾的域名即为镜像仓库地址。 <组织名称>：前面步骤中自己创建的组织名称。示例：ma-group <镜像名称>:

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