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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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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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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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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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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库时，相关网络参数与 DataArts Studio 实例中的 CDM 集群的所在区域、虚拟私有云、子网、安全组保持一致，默认内网互通，否则还需手动打通MySQL数据库与CDM集群的网络。二者的企业项目也应保持一致。 您需要准备OBS桶，用于保存生成的元数据。OBS桶与DataArts

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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”。 确认待转换的模型算子是否为“.om”模型支持的TensorFlow和Caffe算子边界 并非所有模型

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版本不可以出现例如01.01.01等以0开头的版本号形式。 否 str、Placeholder runtime 模型运行时环境，runtime可选值与model_type相同。 否 str、Placeholder description 模型备注信息，1-100位长度，不能包含&!'"<>=

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获取与安装 下载数据管理API代理器 请参阅应用发布，下载对应版本的数据管理API代理器。 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。 JAR包结构 数据管理API代理器提供的JAR包目录结构如下：

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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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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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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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在CCE集群中部署使用Kubeflow 在CCE集群中部署使用Caffe 在CCE集群中部署使用Tensorflow 在CCE集群中部署使用Flink 在CCE集群中部署使用ClickHouse 在CCE集群中部署使用Spark

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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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"CPU and GPU general algorithm development and training, preconfigured with AI engine PyTorch1.8", "dev_services": [ "NOTEBOOK", "SSH"

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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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基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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MQTT使用限制 表2 MQTT使用限制 描述 限制 支持的MQTT协议版本 3.1.1 与标准MQTT协议的区别 支持QoS 0 支持Topic自定义 不支持QoS 1和QoS 2 不支持will、retain msg MQ TTS 支持的安全等级 采用TCP通道基础 + TLS协议（TLSV1

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