对于OBS连接不稳定的现象，通过增加代码来解决。您可以在代码最前面增加如下代码，让TensorFlow对ckpt和summary的读取和写入可以通过本地缓存的方式中转解决： import moxing.tensorflow as mox mox.cache() 父主题： OBS操作相关故障

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约束与限制 作业相关约束限制 DLI 支持的作业类型：Spark SQL、SparkJar、Flink SQL、Flink Jar DLI支持的Spark版本：Spark 3.3.1、Spark 3.1.1（EOM）、Spark 2.4.5（EOM）、Spark 2.3（EOS） DLI支持的Flink版本：Flink

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架，构建于TensorFlow、PyTorch、MXNet、MindSpore等深度学习引擎之上，使得这些计算引擎分布式性能更高，同时易用性更好。MoXing包含很多组件，其中MoXing Framework模块是一个基础公共组件，可用于访问OBS服务，和具体的AI引擎解耦，在M

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只允许放置一个，customize_service.py依赖的文件可以直接放model目录下 Custom模型包结构，与您 自定义镜像 中AI引擎有关。例如自定义镜像中的AI引擎为TensorFlow，则模型包采用TensorFlow模型包结构。 父主题： 创建模型规范参考

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no Job描述多种作业类型（Tensorflow、Spark、MPI、PyTorch等），并通过Volcano统一调度系统实现多种作业混合部署，解决集群资源共享问题。 应用场景2：多队列场景调度优化 用户在使用集群资源的时候通常会涉及到资源隔离与资源共享，Kubernetes中

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Online快速开发、发布 WeLink 应用。 4-基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 本实践主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。

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架，构建于TensorFlow、PyTorch、MXNet、MindSpore等深度学习引擎之上，使得这些计算引擎分布式性能更高，同时易用性更好。MoXing包含很多组件，其中MoXing Framework模块是一个基础公共组件，可用于访问OBS服务，和具体的AI引擎解耦，在M

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确保您使用的OBS目录与ModelArts在同一区域。 创建算法 进入ModelArts控制台，参考创建算法操作指导，创建自定义算法。镜像应该满足pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64或tensorflow_2.1.0-cuda_10

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Cann软件与Ascend驱动版本不匹配 问题现象 训练失败并提示“Cann软件与Ascend驱动版本不匹配”。 原因分析 当昇腾规格的训练作业在ModelArts训练平台上运行时，会自动对Cann软件与Ascend驱动的版本匹配情况进行检查。如果平台发现版本不匹配，则会立即训练失败，避免后续无意义的运行时长。

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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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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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参数、响应参数等信息。 为了避免不必要的繁琐代码排查与程序定位问题，如果您初次使用iDME或者数据量不大，推荐使用更加友好、图形化界面的数据建模引擎。 iDME Java SDK中提供如下JAR包： core-sdk-api-1.0.0-SNAPSHOT：包含接口的入参、出参、工具类等。

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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。 约束与限制 自动学习项目中，在完成模型部署后，其生成的模型也将自动上传至模型列表中。但是自动学习生成的模型无法下载，只能用于部署上线。 创建模型、

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公共依赖Demo 使用TensorFlow进行线性回归 使用pytorch进行线性回归 sklearn gym 父主题： 依赖包管理

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话视频生成模型。主要应用于数字人场景。不仅可以基于静态图像来输出与目标语音匹配的唇形同步视频，还可以直接将动态的视频进行唇形转换，输出与输入语音匹配的视频，俗称“对口型”。该技术的主要作用就是在将音频与图片、音频与视频进行合成时，口型能够自然。 案例主要介绍如何基于ModelArts

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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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在CCE集群中部署使用Kubeflow Kubeflow部署 Tensorflow训练 使用Kubeflow和Volcano实现典型AI训练任务 父主题： 批量计算

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Cloud Huawei各分支版本与Spring Boot、Spring Cloud、Java Chassis及JDK编译版本的配套关系请参考版本配套说明。 如果基于开源开放和业界生态组件新开发微服务应用，可选择Spring Cloud框架。 如果希望使用微服务引擎提供的开箱即用的治理能力和高性能的RPC框架，可选择Java

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。 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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足一定规范，详情请见模型输入目录规范。 上传到OBS需要收取一定费用，收费规则请参见对象存储服务 OBS。 上传至OBS时，需确保OBS桶与华为HiLens在同一区域，且OBS文件夹名称满足如下要求： 文件夹名称不能包含以下字符：\:*?"<>|。 文件夹名称不能以英文句号(.)或斜杠(/)开头或结尾。

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轻量化配置中心（zero-config） √ × × apollo × × × 安全特性 安全认证 √ √ × 服务实例与注册中心以及消费端与生产端之间的认证。 开发 多协议支持 √ × × JavaChassis针对消费与生产端支持多种通信协议，如下： 生产端：JAX-RS、SpringMVC、透明RPC。

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