对于OBS连接不稳定的现象，通过增加代码来解决。您可以在代码最前面增加如下代码，让TensorFlow对ckpt和summary的读取和写入可以通过本地缓存的方式中转解决： import moxing.tensorflow as mox mox.cache() 父主题： OBS操作相关故障

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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可视化训练作业介绍 ModelArts支持在开发环境中开启TensorBoard和MindInsight可视化工具。在开发环境中通过小数据集训练调试算法，主要目的是验证算法收敛性、检查是否有训练过程中的问题，方便用户调测。 ModelArts可视化作业支持创建TensorBoar

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如果模型转换失败，您可以在列表中查看模型状态为“转换失败”。 单击操作列的“查看详情”，进入“模型详情”页面。 您可以查看模型的“基本信息”和“日志信息”，如图1所示。 针对需要转换的模型，您可以在“日志信息”区域右上方通过关键字搜索快速定位日志中关键信息的位置，您也可以参与论坛讨论进一步解决疑问。

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键切换功能。 一键切换的API全局只能执行一次，不要在训练脚本中多次调用，避免导致训练失败。 您可以通过一行代码，将表1中OS的API映射到mox.file下。将以下代码写到启动脚本的最前面，在之后的Python运行中，当调用表格第一列的OS相关的API时，会自动映射到第二列mox

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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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当引入MoXing+AI引擎相关的模块时，会涵盖所有Framework的功能，例如如下操作，这里的mox同时涵盖了所有moxing.tensorflow和moxing.framework下的所有API。 1 import moxing.tensorflow as mox 引入MoXing

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，请选择您使用的引擎所对应的运行时环境。目前支持的运行时环境列表请参见推理支持的AI引擎。 需要注意的是，如果您的模型需指定CPU或GPU上运行时，请根据runtime的后缀信息选择，当runtime中未包含cpu或gpu信息时，请仔细阅读“推理支持的AI引擎”中每个runtime的说明信息。

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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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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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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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e_service.py”中可以使用“self.spark”获取SparkSession对象。 推理代码中，需要通过绝对路径读取文件。模型所在的本地路径可以通过self.model_path属性获得。 当使用TensorFlow、Caffe、MXNet时，self.model_p

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在开发环境中，其环境规格取决于开发环境资源规格；例如在一个modelarts.vm.cpu.2u的Notebook中，部署本地Predictor，其运行环境就是cpu.2u。 部署在线服务Predictor，即将存储在OBS中的模型文件部署到线上服务管理模块提供的容器中运行，其环

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CCE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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d_weights 进入代码目录/home/ma-user/ws/6.3.904-Ascend/llm_train/AscendSpeed/ModelLink，在代码目录中执行util.py脚本。 #加载ascendspeed及megatron模型： export PYTHONP

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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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过程需要几分钟，请耐心等待。当Notebook状态变为“运行中”时，表示Notebook已创建并启动完成。 打开运行中的Notebook实例。 图1 打开Notebook实例 通过功能，上传模型包文件到Notebook中，默认工作目录/home/ma-user/work/。模型包

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名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。

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FrameworkType fmk_type); 参数说明 参数 输入/输出 说明 fmk_type 输入 框架类型 0：caffe 3：tensorflow 父主题： OpRegistrationData类

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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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