硬盘限制故障 下载或读取文件报错，提示超时、无剩余空间 复制数据至容器中空间不足 Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示No space left 日志文件的大小达到限制 日志提示"write line error" 日志提示“No space left on device”

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进入JupyterLab主页后，可在“Notebook”区域下，选择适用的AI引擎，单击后将新建一个对应框架的ipynb文件。 由于每个Notebook实例选择的工作环境不同，其支持的AI框架也不同，下图仅为示例，请根据实际显示界面选择AI框架。 图4 选择AI引擎并新建一个ipynb文件 新建的ipynb文件将呈现在左侧菜单栏中。

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已有镜像迁移至ModelArts用于训练模型 从0制作 自定义镜像 用于创建训练作业（PyTorch+CPU/GPU） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（MPI+CPU/GPU） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（Tensorflow+GPU） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（MindSpore+Ascend）

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本地导入的算法有哪些格式要求？ 欠拟合的解决方法有哪些？ 旧版训练迁移至新版训练需要注意哪些问题？ ModelArts训练好后的模型如何获取？ AI引擎Scikit_Learn0.18.1的运行环境怎么设置？ TPE算法优化的超参数必须是分类特征（categorical features）吗 模型可视化作业中各参数的意义？

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模型的类型，支持的格式有（"TensorFlow", "MXNet", "Caffe", "Spark_MLlib", "Scikit_Learn", "XGBoost", "Image", "PyTorch", "Template"，"Custom"）默认为TensorFlow。 是 str

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om”格式。 并非所有模型都能转换成功，进行导入（转换）模型操作前，请确认是否为“.om”模型支持的TensorFlow和Caffe算子边界，详情请见附录Caffe算子边界和Tensorflow算子边界。 前提条件 在导入模型前，导入的模型可通过ModelArts在线训练，也可通过本地训练。

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端根据AI引擎创建容器，较耗时；本地Predictor部署较快，最长耗时10s，可用以测试模型，不建议进行模型的工业应用。 当前版本支持部署本地服务Predictor的AI引擎为：“XGBoost”、“Scikit_Learn”、“PyTorch”、“TensorFlow”和“S

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fit(train_images, train_labels, epochs=10) 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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远程连接Windows 云服务器 报错：出现身份验证错误，要求的函数不受支持 问题描述 Windows操作系统的本地PC，通过RDP协议（如MSTSC方式）远程桌面连接Windows云 服务器 报错，报错显示出现身份验证错误，要求的函数不受支持。 如果报错信息中仅提示：出现身份验证错误，要求的函数不受支持。请参考处理方法解决该问题。

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远程连接Windows云服务器报错：出现身份验证错误，要求的函数不受支持 问题描述 Windows操作系统的本地PC，通过RDP协议（如MSTSC方式）远程桌面连接Windows云服务器报错，报错显示出现身份验证错误，要求的函数不受支持。 如果报错信息中仅提示：出现身份验证错误，要求的函数不受支持。请参考处理方法解决该问题。

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端会进行身份验证，用户通过验证后才可对HBase集群进行操作。 背景 目前HBase客户端请求不进行身份验证，任何云服务用户都可以向HBase集群发送请求并执行操作，集群的安全无法保证。所以HBase开发用户认证功能，对发起请求的用户进行身份认证并授权，仅允许通过身份验证的用户在HBase服务器中执行操作。

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输入当前帐号密码或验证码进行身份验证，单击“下一步”。 图3 身份验证 验证通过后，输入待绑定信息，单击“确定”。 图4 信息绑定页面 对于已经绑定的邮箱，支持解绑。 选择已绑定对象，单击右侧图标。 确认说明对话框中的内容，单击“确定”。 图5 解绑确认 输入当前帐号密码或验证码进行身份验证，单击“确定”。

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“TF-FrozenGraph-To-Ascend-HiLens” 支持将Tensorflow frozen graph模型转换成可在ascend芯片上运行的模型。 “Caffe to Ascend” 支持将Caffe模型转换成可在ascend芯片上运行的模型。 Advanced Options 当模

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Volcano是基于Kubernetes的批处理系统。Volcano提供了一个针对BigData和AI场景下，通用、可扩展、高性能、稳定的原生批量计算平台，方便AI、大数据、基因、渲染等诸多行业通用计算框架接入，提供高性能任务调度引擎，高性能异构芯片管理，高性能任务运行管理等能力。 应用场景1：多类型作业混合部署

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创建自动模型优化的训练作业 背景信息 如果用户使用的AI引擎为pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64和tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64，并且优化

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为什么exec进入容器后执行GPU相关的操作报错？ 问题现象： exec进入容器后执行GPU相关的操作（例如nvidia-smi、使用tensorflow运行GPU训练任务等）报错“cannot open shared object file: No such file or directory”。

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对不同的转换任务，基于Ascend芯片，其模型输出目录需要满足一定的规范要求。华为HiLens当前对模型输出目录的要求如下： 针对基于Caffe框架的模型，执行模型导入（转换）时，其输出目录说明如下所示。 | |---xxxx.om 转换输出的模型，可用于Ascend芯片，模型文件后缀统一为“

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ubiKey等会创建一个设备绑定的FIDO凭证。 内置身份验证器是指基于生物识别技术在计算机或移动电话中内置的身份验证器，例如Apple TouchID或Windows Hello。如果您的设备具有兼容FIDO2的内置身份验证器，则可以使用指纹、面部或设备PIN码作为第二个因素。

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/home/work/predict/bin/run.sh PyTorch python2.7（待下线） python3.6 python3.7 pytorch1.4-python3.7 pytorch1.5-python3.7（待下线） pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18

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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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在“华为云业务信息”区域，单击“业务邮件地址”后的“修改”。 进行身份验证。 通过手机号码进行身份验证 单击“通过短信验证码验证”后面的“立即验证”。 单击“获取验证码”，获取并输入验证码，单击“下一步”。 通过邮箱进行身份验证 单击“通过邮箱验证码验证”后面的“立即验证”。 单击“获取

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