。 选择转换方式为Tensorflow。 选择.meta、.index和.data格式的文件，单击“配置”，配置Tensorflow参数，并单击“确定”。 单击“转换”，可转换得到caffe和prototxt文件，文件可以下载到本地。 使用转换成功的caffe和prototxt文

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ModelArts推理平台不支持的AI引擎，推荐使用 自定义镜像 方式。 请参考创建模型的自定义镜像规范和从0-1制作自定义镜像并创建模型，制作自定义镜像。 推荐在开发环境Notebook中调试模型包，制作自定义镜像。请参考在开发环境中构建并调试推理镜像和无需构建直接在开发环境中调试并保存镜像用于推理。

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另一个方式，是配置 MRS 集群的安全组策略，开放部分端口提供给计算节点。 必须确保互通的ip和端口： KrbServer的ip，以及tcp端口21730 和udp端口（21732，21731） zookeeper的ip和端口（2181） Hive-server的ip和端口（10000） MRS Manager的TCP端口（9022）

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多节点训练TensorFlow框架ps节点作为server会一直挂着，ModelArts是怎么判定训练任务结束？如何知道是哪个节点是worker呢？ TensorFlow框架分布式训练的情况下，会启动ps与worker任务组，worker任务组为关键任务组，会以worker任务组的进程退出码，判断训练作业是否结束。

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如何在模型训练时，设置日志级别？ 在TensorFlow的log日志等级如下： - 0：显示所有日志（默认等级） - 1：显示info、warning和error日志 - 2：显示warning和error信息 - 3：显示error日志信息 以设置日志级别为“3”为例，操作方法如下：

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导入自定义模型前，需要将自定义的模型上传到OBS服务，非“.om”格式的模型上传文件包含caffe模型文件“.caffemodel”和“.prototxt”和配置文件“.cfg”，或tensorflow的“.pb”模型文件和配置文件“.cfg”。 上传操作可参见OBS快速入门。模型文件上传至OB

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py”中，需要添加一个子类，该子类继承对应模型类型的父类，各模型类型的父类名称和导入语句如表1所示。导入语句所涉及的Python包在ModelArts环境中已配置，用户无需自行安装。 表1 各模型类型的父类名称和导入语句 模型类型 父类 导入语句 TensorFlow TfServingBaseService from

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模型推理时，输出错误码17，是什么原因？ 技能SDK或者License如何使用和烧录？ 华为HiLens技能是否支持Android 平台或ARM平台上运行? 华为HiLens上可以运行哪些TensorFlow和Caffe的模型？ 华为HiLens支持自行开发算子吗？ 华为HiLens提供的开发环境是什么语言？

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er”、“number” 、“raw”和“string”。 表单字段类型为“slider”时，支持输入滑动条的最小值、最大值和步长。 Hide code 隐藏代码区域。 Hide form 隐藏表单区域。 Show all 同时展示code和form区域。 图19 “dropdo

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Notebook”开发页面。 在JupyterLab的“Launcher”页签下，以TensorFlow为例，您可以单击TensorFlow，创建一个用于编码的文件。 图1 选择不同的AI引擎 文件创建完成后，系统默认进入“JupyterLab”编码页面。 图2 进入编码页面 调用mox

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导入自定义模型前，需要将自定义的模型上传到OBS服务，非“.om”格式的模型上传文件包含caffe模型文件“.caffemodel”和“.prototxt”和配置文件“.cfg”，或tensorflow的“.pb”模型文件和配置文件“.cfg”。 上传操作可参见OBS快速入门。模型文件上传至OB

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如何关闭Mox的warmup 问题现象 训练作业mox的Tensorflow版本在运行的时候，会先执行“50steps” 4次，然后才会开始正式运行。 warmup即先用一个小的学习率训练几个epoch（warmup），由于网络的参数是随机初始化的，如果一开始就采用较大的学习率会出现数值不稳定的问题，这是使用warm

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当Notebook实例不再需要时，调用删除Notebook实例接口删除实例。 前提条件 已获取IAM的EndPoint和ModelArts的EndPoint。 确认服务的部署区域，获取项目ID和名称、获取帐号名和帐号ID和获取用户名和用户ID。 操作步骤 调用认证鉴权接口获取用户的Token。 请求消息体： URI格式：POST

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通过功能，上传dockerfile文件和模型包文件到Notebook中，默认工作目录/home/ma-user/work/。 dockerfile文件的具体内容可以参见Dockerfile模板。模型包文件需要用户自己准备，样例内容参见模型包文件样例。 图2 上传dockerfile文件和模型包文件 打开Terminal终端，解压model

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如何在ModelArts上获得RANK_TABLE_FILE进行分布式训练？ 如何查询自定义镜像的cuda和cudnn版本？ Moxing安装文件如何获取？ 如何使用soft NMS方法降低目标框堆叠度 多节点训练TensorFlow框架ps节点作为server会一直挂着，ModelArts是怎么判定训练任务

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GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具

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间亲和性和反亲和性配置计算task优先级和Node优先级的算法。通过在Job内配置task之间的亲和性和反亲和性策略，并使用task-topology算法，可优先将具有亲和性配置的task调度到同一个节点上，将具有反亲和性配置的Pod调度到不同的节点上。同样是处理亲和性和反亲和性

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ai_engine String AI引擎类型，目前共有以下几种类型： TensorFlow PyTorch MindSpore XGBoost Scikit_Learn Spark_MLlib runtimes Array of strings 运行镜像，如pytorch_1.8.0-cuda_10

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Open-Clip基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导 Open-Clip模型训练 介绍Open-Clip模型基于ModelArts DevServer的训练过程，训练使用PyTorch框架和昇腾NPU计算资源。 应用于AIGC和多模态视频编码器。 数字人场景 样例 场景

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引擎和版本 文档数据库服务目前支持5.0、4.4、4.2、4.0和3.4版本，需要使用兼容MongoDB 3.0以上版本的Driver来访问。您可以根据业务需求在创建实例时选择合适的引擎和版本。 表1 DDS支持的引擎和版本 支持的版本 CPU类型 实例类型 存储引擎 5.0 x86

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创建模型不同方式的场景介绍 AI开发和调优往往需要大量的迭代和调试，数据集、训练代码或参数的变化都可能会影响模型的质量，如不能统一管理开发流程元数据，可能会出现无法重现最优模型的现象。 ModelArts的模型可导入所有训练生成的元模型、上传至 对象存储服务 （OBS）中的元模型和容器镜像中的元模型，可对所有迭代和调试的模型进行统一管理。

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