ModelArts支持哪些AI框架？ ModelArts的开发环境Notebook、训练作业、模型推理（即AI应用管理和部署上线）支持的AI框架及其版本，不同模块的呈现方式存在细微差异，各模块支持的AI框架请参见如下描述。 统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascen

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服务开发框架详解 整体结构介绍 单Module base/service DDD 父主题： AstroPro学堂

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Standard支持的AI框架 ModelArts Standard的开发环境Notebook、训练作业、模型推理（即AI应用管理和部署上线）支持的AI框架及其版本，请参见如下描述。 统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascend规格的统一镜像，包括MindSpore

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数据治理框架 数据治理框架 数据治理模块域 数据治理各模块域之间的关系

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数据治理框架 数据治理框架制定如下： 图1 数据治理框架 父主题： 数据治理框架

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使用Spring Cloud框架实现应用开发 Spring Cloud概述 准备工作 开发指导 实践案例

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使用Rainbow SDK（NUWA框架） 引入Rainbow SDK Rainbow SDK依赖Cloud Map的注册和发现能力，在引入Rainbow SDK之前，要先引入STS SDK和Cloud Map SDK，并完成STS和Cloud Map的初始化，具体请参见使用STS

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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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完成参数解析后，用户使用“data_url”、“train_url”代替算法中数据来源和数据输出所需的路径。 在创建训练作业时，填写输入路径和输出路径。 训练输入选择对应的OBS路径或者数据集路径；训练输出选择对应的OBS路径。 训练代码完整示例 训练代码示例中涉及的代码与您使用的AI引擎密切相关，以下案例以

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使用Rainbow SDK（Spring Cloud框架） 引入Rainbow SDK Rainbow SDK依赖Cloud Map的注册和发现能力，在引入Rainbow SDK之前，要先引入STS SDK和Cloud Map SDK，并完成STS和Cloud Map的初始化，具体请参见使用STS

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云端推理框架 推理服务 异步推理 模型仓库 模板管理 父主题： 用户指南

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数据治理组织架构框架 数据治理可以采用集中化（全时投入）和虚拟化（部分投入）混合的组织模式。结合具备专业技能的专职数据治理人员和熟悉业务和IT系统的已有人员，在运作上实现数据治理团队的快速构建和能力导入，捆绑业务、IT开发和数据团队利用已有人员熟悉度快速切入重点工作。 在工作内容和责任上具体到三层的工作组织：

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获取训练作业支持的AI预置框架 功能介绍 获取训练作业支持的AI预置框架。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/

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数据开发 项目创建 数据开发项目需为开发环境和生产环境配置数据鉴权模式，选择计算资源组，同时可以指定运行账号及运行队列。 图1 项目创建 离线任务开发 离线数据开发支持 HiveSQL、ImpalaSQL、SparkSQL、Python、Shell、Jar、Spark 等任务类型。

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配置&编译框架简介 Huawei LiteOS使用Kconfig文件配置系统，基于GCC/Makefile实现组件化编译。 不论是Linux下使用make menuconfig命令配置系统，还是Windows下使用Huawei LiteOS Studio进行图形化配置，Huawei

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AI开发基础知识 AI开发基本流程介绍 AI开发基本概念 ModelArts中常用概念

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，整理AI开发框架和思路。例如，图像分类、物体检测等等。不同的项目对数据的要求，使用的AI开发手段也是不一样的。 准备数据 数据准备主要是指收集和预处理数据的过程。 按照确定的分析目的，有目的性的收集、整合相关数据，数据准备是AI开发的一个基础。此时最重要的是保证获取数据的真实可

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数据开发 概述与连接管理 脚本开发 作业开发 实例管理、补数据监控及配置环境变量 父主题： 实施步骤

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or pause怎么办？ 如何创建数据库和数据表，数据库对应的是不是数据连接? 为什么执行完HIVE任务什么结果都不显示？ 在作业监控页面里的“上次实例状态”只有运行成功、运行失败，这是为什么？ 如何创建通知配置对全量作业都进行结果监控？ 数据开发的并行执行节点数是多少？ DataArts

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，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。 回归 回归反映的是数据属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的关系等。它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和

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监控服务（ServiceInsight）”。 选择左侧导航栏的“运维数据开发 > 数据开发”，进入“数据开发”页面。 选择“数据治理 > 指标仓库”。 单击逻辑主体后的“新建”。 配置逻辑主体参数，参数说明如表1所示，配置完成后，单击“确定”。 表1 配置逻辑主体参数说明 参数类型 参数名称 参数说明 基本信息

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