indSpore等主流开源的AI开发框架，也支持开发者使用自研的算法框架，匹配您的使用习惯。 ModelArts的理念就是让AI开发变得更简单、更方便。 ModelArts是一个一站式的开发平台，能够支撑开发者从数据到AI应用的全流程开发过程。包含数据处理、模型训练、模型管理、模型部署等操作。

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定网络、核心网、数据中心四个领域的相关人员，面向网络资源效率提升、能源效率提升、运维效率提升、用户体验提升四个方面的业务场景，提供集成开发环境，降低AI开发门槛，为开发者快速完成模型开发和训练，保障模型应用效果。 华为产品线用户 开发AI算法，利用数据服务里的数据，生成模型，提供给运营商使用。

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迁移难度大：AI模型迁移面临算子层、框架层、模型层等多技术体系，迁移过程中遇到算子不适配场景难以解决，迁移后模型需要进行准确和性能调优，依赖专家经验进行模型分析与调优。 开发环境复杂：AI开发面临算子层、模型层、应用使能层等多技术体系的熟悉，学习难；AI现场开发过程中常会遇到难

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通过数据开发实现数据增量迁移 DataArts Studio 服务的DLF组件提供了一站式的大数据协同开发平台，借助DLF的在线脚本编辑、周期调度 CDM 的迁移作业，也可以实现增量数据迁移。 这里以DWS导入到OBS为例，介绍DLF配合CDM实现增量迁移的流程： 获取CDM作业的JSON

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度管理能力，兼容业界主流AI开发调试、训练推理框架。 AI平台层提供端到端的AI开发工具链，支持开发者一站式完成模型开发和上线，并提供高效的资源管理能力，支持自动化故障恢复，提升AI模型开发、训练、上线全流程效率。 AI开发工具链层提供端到端的大模型开发工具链，支持主流优质开源大

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将测试框架集成到项目中 CodeArts IDE提供了与JUnit和TestNG测试框架的集成，让您轻松运行和调试Java测试用例。在开始之前，请确保为项目定义了JDK，如使用Java项目中所述。 您可以通过在pom.xml（对于Maven）或build.gradle（对于Gra

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使用STS SDK（Spring Cloud框架） 引入STS SDK 在pom.xml中添加STS SDK依赖。 将${sts.version}替换成实际所使用的STS SDK版本。 如果将SDK放到外部maven仓中，则只需要添加sts-spring-boot依赖。 如果采用

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入用户线下开发的自定义模型。 技能开发完成后可发布到AI Gallery或直接部署到端侧设备。 对接AI开发框架ModelBox，提供开发者工具与插件，高效开发AI应用。 技能市场 用户可自行挑选并订购所需技能，一键安装到端侧即可运行各种AI技能。 开发者可自定义开发技能并发布到AI

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求。 AI原生应用引擎 提供AI原生应用开发引擎，包括RAG、Agent等应用框架，零码态和全码态的开发形态，降低AI原生应用开发门槛、提升开发效率。支持客户打通自己的业务能力API，将大模型的能力结合进入自己的业务链路。 提供支撑AI原生应用运行的整套模型工具链，包括数据管理、

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数据集成开发指导 开发说明 连接器RESTful接口规范 自定义数据源开发示例（定时任务） 自定义数据源开发示例（实时任务）

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ClickHouse数据库开发 ClickHouse数据入库工具 ClickHouse数据入库规范 ClickHouse数据查询 ClickHouse数据库应用开发 父主题： ClickHouse应用开发规范

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updateDataWarehouse 删除数据连接 dataWarehouse deleteDataWarehouse 导出数据连接 dataWarehouse exportConnection 导入数据连接 dataWarehouse importConnection 创建数据库 dataWarehouse

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数据开发API（V1） 脚本开发API 资源管理API 作业开发API 连接管理API（待下线）

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脚本配额已达上限。 请申请脚本配额。 400 DLF.6258 The directory contains data that cannot be deleted. 目录下有数据无法删除。 请先删除目录下数据。 400 DLF.6259 A resource with the same name

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开发中心支持数据转发吗？ 开发中心不支持规则引擎功能，无法进行数据转发。 您可在开发中心调测的时候使用API接口，订阅设备上报的数据。 开发中心调测完成，使用设备管理商用环境时，可以使用规则引擎的数据转发功能进行数据转发。 父主题： 设备集成（联通用户专用）

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自动学习 物体检测 基于AI Gallery口罩数据集，使用ModelArts自动学习的物体检测算法，识别图片中的人物是否佩戴口罩。 垃圾分类 自动学习 图像分类 该案例基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产，让零AI基础的开发者完成“图像分类”的AI模型的训练和部署。

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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。 在使用预置框架创建算法时，根据1中的代码参数设置定义的输入输出参数。 训练数据是算法开发中必不可少的输入。“输入”参数建议设置为“data_url”，表示数据输入来源，也支持用户根据1的算法代码自定义代码参数。

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AI智能生成 使用智能助手自动生成组合应用：智能助手通过NLP (Natural Language Processing) 机器学习，理解用户输入的集成业务需求，匹配系统支持的触发器、连接器和数据处理器，生成组合应用。可以对生成的组合应用进一步配置、编排、构建和部署上线。 父主题：

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louvain算法（louvain） 功能介绍 根据输入参数，执行Louvain算法。 Louvain算法是基于模块度的社区发现算法，该算法在效率和效果上都表现较好，并且能够发现层次性的社区结构，其优化目标是最大化整个社区网络的模块度。 URI POST /ges/v1.0/{p

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进入JupyterLab主页后，可在“Notebook”区域下，选择适用的AI引擎，单击后将新建一个对应框架的Notebook文件。 由于每个Notebook实例选择的工作环境不同，其支持的AI框架也不同，下图仅为示例，请根据实际显示界面选择AI框架。 图3 选择AI引擎并新建一个Notebook 新建的Notebook文件将呈现在左侧菜单栏中。

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数据库开发支持服务 工作说明书 常见问题 计费说明 父主题： 优化与提升

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