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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和调试的AI应用进行统一管理。 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AI应用列表中。但是自动学习生成的AI应用无法下载，只能用于部署上线。 创建AI应用、管理AI应用版本等功能目前是免费开放给所有用户，使用此功能不会产生费用。 创建AI应用的几种场景

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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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“镜像源”：地址为 swr.cn-north-4-myhuaweicloud.com/custom_test/tensorflow2.1:1.0.0。其中custom_test/tensorflow2.1:1.0.0为8镜像构建脚本中设置的镜像地址。 “架构”：选择X86_64 “类型”：选择CPU

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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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-1000。其中集群最大抽取并发数的设置与 CDM 集群规格有关，并发数上限建议配置为vCPU核数*2，作业的抽取并发数建议不超过集群的总抽取并发数，过高的并发数可能导致内存溢出，请谨慎修改。 关于数据集成中的更多约束限制，请参考CDM约束与限制。 数据开发 数据开发脚本、作业等资产

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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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导致HBase服务启动异常。 修改相关配置项时请严格按照提示描述，确保修改后的值有效，且GC_OPTS与HBASE_HEAPSIZE参数值无冲突。 使用OfflineMetaRepair工具 导致HBase服务启动异常。 必须在HBase下线的情况下才可以使用该命令，而且不能在数据迁移的场景中使用该命令。

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约束与限制 本章节介绍容器批量计算服务产品功能的使用限制。 集群限制 对于CCE环境和BCE环境，您的账户需要通过实名认证并且要有100元的余额，否则无法一键创建按量付费的“集群”和“ 弹性云服务器 （下文中简称为E CS 节点）”等资源。 区域限制 当前仅支持在华东-上海一和华南-广州区域，其他区域请持续关注。

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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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ME服务时的限制。其他更多约束与限制内容请参见《工业数字模型驱动引擎（iDME）服务声明》、《iDME数据授权声明》和《华为云服务等级协议》。 数据建模引擎使用限制 使用数据建模引擎时，您需注意以下限制。 表1 数据建模引擎使用限制 功能模块 约束与限制 应用管理 一个租户下的应用数量默认不允许超过20个。

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CCE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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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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约束与限制 ServiceStage具有如下限制，下边的每条限制都适用于任何一个Region的每个租户。 限制不等于资源配额限制，而是表示ServiceStage无法向租户提供超过限制的能力，最终用户在技术选型和方案设计时需要注意这些限制。 虚机部署 应用组件采用虚机部署方式时，

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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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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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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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Step1 在Notebook中构建一个新镜像 本章节以ModelArts提供的基础镜像tensorflow为例介绍如何在ModelArts的Notebook中构建一个新镜像并用于AI应用部署。 创建Notebook实例 登录ModelArts控制台，在左侧导航栏中选择“全局配置

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约束与限制 云容器引擎对单个用户的资源数量和容量限定了配额，默认情况下，您最多可以创建5个集群（每个Region下），每个集群中最多可以添加 50 个节点。如果您需要创建更多的集群或添加更多的节点，请提交工单申请。配额的详细信息请参见关于配额。 更详细的限制请参见具体API的说明。

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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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encode image" } TensorFlow的推理脚本示例 TensorFlow MnistService示例如下。更多TensorFlow推理代码示例请参考TensorFlow、TensorFlow 2.1。其他引擎推理代码请参考PyTorch、Caffe。 推理代码 1 2

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