训练作业的创建方式介绍 创建方式 适用场景 使用预置框架创建训练作业 如果您已在本地使用一些常用框架完成算法开发，您可以选择常用框架，创建训练作业来构建模型 使用 自定义镜像 创建训练作业 如果您开发算法时使用的框架并不是常用框架，您可以将算法构建为一个自定义镜像，通过自定义镜像创建训练作业。

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ServiceStage微服务运行与治理框架 父主题： 图解应用管理与运维平台

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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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进行查看、试用、订购、下载和反馈意见的场所。 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 B 标签列 模型训练输出的预测值，对应数据集的一个特征列。

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录

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恢复归档或深度归档存储对象(Java SDK) 功能说明 如果要下载归档或深度归档存储对象，需要先将归档或深度归档存储对象恢复。恢复归档存储对象的恢复选项可支持两类，见下表： 选项 说明 OBS Java SDK对应值 快速恢复 恢复耗时1~5分钟。 RestoreTierEnum

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恢复归档或深度归档存储对象(Python SDK) 功能说明 归档要先将对象恢复，然后再执行下载数据的操作。对象恢复后，会产生一个标准存储类型的对象副本，也就是说会同时存在标准存储类型的对象副本和归档或深度归档存储对象，在恢复对象的保存时间到期后标准存储类型的对象副本会自动删除。

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Windows主机进行深度采集后系统镜像结果错误 问题描述 在对Windows主机进行主机深度采集后，在资源详情的规格信息中，系统镜像显示乱码。 问题分析 出现该问题可能是因为该Windows主机的区域设置和显示语言不一致，从而导致采集系统镜像信息失败。 解决方法 您可以按照以下步骤进行排查和解决：

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、特征 多类型连接器加持，提升对海量元数据的采集力，与数据源创建广泛和深度的连接 内置丰富元数据连接器，快速采集元数据资产 支持多源异构数据资产采集，准实时感知技术元数据变动，提升业务实时性 支持连接器开放框架，使能伙伴快速开发第三方连接器 数字化报告分钟级构建，数字化成果实时可视，精准辅助决策

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Web应用防火墙 支持哪些Web服务框架/协议？ Web应用防火墙部署在云端，与Web服务框架没有关系。 WAF通过对HTTP/HTTPS请求进行检测，识别并阻断SQL注入、跨站脚本攻击、网页木马上传、命令/代码注入、文件包含、敏感文件访问、第三方应用漏洞攻击、CC攻击、恶意爬虫扫

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略（是否能引导，什么时候引导，引导到哪个AP），提升漫游成功率，降低漫游过程的丢包，时延，提升终端漫游体验。 以终端类型识别为基础，采用强化学习算法进行在线终端画像实时训练，与设备侧、终端侧协同提升漫游体验。 终端下行信号测量：基于Wi-Fi 802.11k，Wi-Fi 802.

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Standard模型部署 ModelArts Standard提供模型、服务管理能力，支持多厂商多框架多功能的镜像和模型统一纳管。 通常AI模型部署和规模化落地非常复杂。 例如，智慧交通项目中，在获得训练好的模型后，需要部署到云、边、端多种场景。如果在端侧部署，需要一次性部署到不

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实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI 、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算； 支持控制流和数据流的分离，用户无需关心计算任务拆解和组合过程，采用有向无环图DAG实现

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华为HiLens包括云侧管理平台、端侧设备管理以及 开发者工具 和插件。 云侧平台（基础版与专业版共有功能） AI应用开发 提供统一技能开发框架，封装基础组件，简化开发流程，提供统一的API接口，支持多种深度学习开发框架。 提供模型训练、开发、调试、部署、管理一站式服务，无缝对接用户设备。 在云侧模型管理中导入Mode

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gpu.memoryUtil*100, gpu.memoryTotal)) 注：用户在使用pytorch/tensorflow等深度学习框架时也可以使用框架自带的api进行查询。 父主题： 更多功能咨询

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支持NVIDIA CUDA并行计算，支持常见的深度学习框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 单精度能力15.7 TFLOPS，双精度能力7.8 TFLOPS。 支持NVIDIA Tensor Core能力，深度学习混合精度运算能力达到125 TFLOPS。

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：《OBS 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

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ss大数据计算分析服务。线下应用可无缝平滑迁移上云，减少迁移工作量。采用批流融合高扩展性框架，为TB~EB级数据提供了更实时高效的多样性算力，可支撑更丰富的大数据处理需求。产品内核及架构深度优化，综合性能是传统MapReduce模型的百倍以上，SLA保障99.95%可用性。 图1

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AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通

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txt”文件安装依赖包。使用预置框架创建训练作业请参考开发用于预置框架训练的代码指导。 使用预置框架 + 自定义镜像： 如果先前基于预置框架且通过指定代码目录和启动文件的方式来创建的算法；但是随着业务逻辑的逐渐复杂，您期望可以基于预置框架修改或增加一些软件依赖的时候，此时您可以使用预置框架 + 自定义

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集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePaddle等，内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络，同时，针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征，内置遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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