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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ModelArts支持的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+Ascend规

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开发AI应用 准备模型 AI应用开发的前序步骤是模型训练，因此开始进行AI应用开发时，您已经有训练优化好的可使用的模型了。当前ModelBox 镜像支持的模型类型有TensorRT和PyTorch模型，具体的版本号在您创建开发环境选择镜像时镜像名称中可以看到。 如果您的模型不是T

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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NUWA框架实现应用开发 开发概述 总体开发思路 准备工作 快速开始 开发指导 打包目录 注意事项

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使用Rainbow SDK（NUWA框架） 引入Rainbow SDK 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 SDK（NUWA框架）和使用Cloud Map SDK（NUWA框架）。

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什么？基于商业的理解，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

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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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AI应用开发介绍 模型封装是将模型封装成一个AI应用，也称之为AI应用开发。AI应用开发是指将训练好的一个或多个模型编排开发成推理应用以满足具体业务场景下的推理需求，比如视频质量检测、交通拥堵诊断等。AI应用开发在整个AI开发流程的位置大致如图1所示。 图1 AI开发流程 通常为

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使用Rainbow SDK（Spring Cloud框架） 引入Rainbow SDK 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 SDK（Spring Cloud框架）和使用Cloud

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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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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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常用框架 本章详细介绍ModelArts支持的常用AI框架以及使用AI框架编写创建训练作业的训练代码。 训练管理支持的AI常用框架 当前ModelArts支持的AI引擎及对应版本如下所示。 表1 旧版训练作业支持的AI引擎 工作环境 适配芯片 系统架构 系统版本 AI引擎与版本 支持的cuda或Ascend版本

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AI应用开发和调试 ModelBox基本概念 开发AI应用 调试AI应用

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AI应用开发指导 什么是AI应用 如何开发预测类AI应用 如何开发推荐类AI应用 如何开发工单类AI应用 如何开发目标检测类AI应用 使用优选AI服务 迁移安装AI应用 父主题： 白名单特性

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AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。

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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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提供开发工具和插件、技能开发、轻量级集群等功能，支持用户部署AI技能到多种异构的端侧设备上并进行统一管理。 AI开发框架ModelBox（开源） 提供了一套统一的端边云AI应用开发和运行时框架，帮助开发者快速开发音视频、NLP等AI应用，并将AI应用部署到云、边缘、端侧设备。

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