多数企业都不具备AI开发能力。 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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自定义算子代码编写完成后，可以在算子的*.py代码结尾加入调用算子的语句，如下所示，可以参照算子运行验证构造输入数据，验证算子执行结果是否正确。例如：

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参数 类型 说明 id string 算子ID。 maxInstanceNum boolean 算子最大实例数。 可选参数。 before boolean 是否必须在对应算子之前。 可选参数。 after boolean 是否必须在对应算子之后。 可选参数。 notBefore boolean

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cd $HOME/tools/projects/customop_te/plugin/vi Makefile修改生成的算子插件名称。ll : libcaffe_reduction_layer.so lib_caffe_parser.so ……bian libcaffe_reduction_layer.so: $(OBJS_customop

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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开发的基本流程通常可以归纳为几个步骤：确定目的、准备数据、训练模型、评估模型、部署模型。 图1 AI开发流程 确定目的 在开始AI开发之前，必

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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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电信经验嵌入降低模型开发门槛 集成50+电信领域AI算子&项目模板提升训练效率，降低AI开发门槛，让开发者快速完成模型开发和训练 AutoML自动完成特征选择、超参选择及算法选择，提升模型开发效率 高效开发工具JupyterLab和WebIDE：交互式编码体验、0编码数据探索及云端编码及调试

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等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成

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如何获得开发者认证的学习材料？ 华为云开发者学堂提供在线的视频课程，在线实验，相关学习资料都可以在认证详情页面上获取。 父主题： 开发者认证课程学习常见问题

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如下所示，一个算子的实现函数中包含了输入张量的形状，数据类型，算子属性，内核名称，以及相应的编译、打印等配置。该函数会被插件代码调用，在离线模型生成器进行模型转换时执行。其中：shape：输入张量的形状，若算子有多个输入，且每个输入的shape不同，则此处需定义多个shape用于后续对每个输入张量占位，若多个输入张量的shape相同，则可

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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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基于Ascend 310芯片的特点，要提升算法的性能，就要尽量提升Cube的使用效率，相应的需减小数据搬移和Vector运算的比例。总体原则有以下几点。网络结构推荐使用主流的网络拓扑，包括ResNet、MobileNet，性能已做过调优。不推荐使用早期的网络拓扑，包括VGG、AlexNet，网络模型偏大，带宽压力大。矩阵乘法的MKN，尽量

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输出类算子 数据存储输出 DIS输出 实时分析输出 父主题： 算子使用指南

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如下所示，一个算子的实现函数中包含了输入张量的形状，数据类型，算子属性，内核名称，以及相应的编译、打印等配置。该函数会被插件代码调用，在离线模型生成器进行模型转换时执行。其中：shape：输入张量的形状，若算子有多个输入，且每个输入的shape不同，则此处需定义多个shape用于后续对每个输入张量占位，若多个输入张量的shape相同，则可

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停止算子作业 功能介绍 该接口用于停止正在计算中的作业。 URI DELETE /v1/{project_id}/terminate-job/{job_id} 参数说明请参见表1。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目编号

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条件分支算子 条件分支算子通过获取上游算子的请求参数或结果集进行条件判断，根据定义的表达式来确定下一步执行的分支。注意，多个分支满足条件时仅执行第一个满足条件的分支。 表1 条件分支算子 参数 说明 分支1 条件类型 选择条件类型。 满足当前条件时：表示传入“条件分支”的数据满足指定的表达式时，将执行该分支。

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查询算子详情 功能介绍 查询算子详情 URI GET /v1.0/{project_id}/data/processors/{id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目id，获取方法请参见获取项目ID id 是 Long 算子id

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转换算子 长整型时间转换 空值转换 增加常量字段 随机值转换 拼接转换 分隔转换 取模转换 剪切字符串 EL操作转换 字符串大小写转换 字符串逆序转换 字符串空格清除转换 过滤行转换 更新域 父主题： 算子帮助

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多卡训练场景下通信优化等。 融合多个算子的逻辑为单算子，从而减少算子下发的数量，请参见NPU融合算子API和亲和优化器。常用的优化方法为使用Ascend自带的优化后的融合算子、算子二进制优化（详见性能调优五板斧）或者开发者自己开发自定义融合算子。此外，PyTorch同语义代码的执

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人脸检测技能 面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法，实时分析视频流，自动统计固定时间间隔的客流信息。 车牌识别技能

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