/home/ma-user/anaconda3 TensorFlow-2.1 /home/ma-user/anaconda3/envs/TensorFlow-2.1 my-env /home/ma-user/anaconda3/envs/my-env

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/home/ma-user/anaconda3 PyTorch-1.8 /home/ma-user/anaconda3/envs/PyTorch-1.8 python-3.7.10 * /home/ma-user/anaconda3/envs/python-3

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py”。可通过以下方式使用指定的“conda env”启动训练： 方式一：为镜像设置正确的“DEFAULT_CONDA_ENV_NAME”环境变量与“ANACONDA_DIR”环境变量。 ANACONDA_DIR=/home/ma-user/anaconda3 DEFAULT_C

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在E CS 上构建 自定义镜像 并在Notebook中使用 使用场景和构建流程说明 用户可以使用ModelArts提供的基础镜像或第三方的镜像来编写Dockerfile，在ECS 服务器 上构建出完全适合自己的镜像。然后将镜像进行注册，用以创建新的开发环境，满足自己的业务需求。 本案例将基于

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install xxx 在Terminal中安装 在Terminal里激活需要的anaconda python环境后再进行安装。 例如，通过terminal在“TensorFlow-1.8”的环境中使用pip安装Shapely。 在总览页面进入CodeLab。 在“Other”区域

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/home/ma-user/anaconda3/envs/pytorch && \ tar -xzf pytorch.tar.gz -C /home/ma-user/anaconda3/envs/pytorch && \ source /home/ma-user/anaconda3/e

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Python解释器路径及版本：/home/ma-user/anaconda3/envs/PyTorch-1.8/bin/python, python 3.7.10 三方包安装路径：/home/ma-user/anaconda3/envs/PyTorch-1.8/lib/python3

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ModelArts提供如下方式实现模型训练前的算法准备。 使用订阅算法 ModelArts的AI Gallery提供了可以直接订阅的算法，不需要进行代码开发，即可使用现成的算法进行模型构建。 使用预置框架 如果您需要使用自己开发的算法，可以选择使用ModelArts预置框架。ModelArts

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使用预置镜像制作自定义镜像用于训练模型 使用预置框架构建自定义镜像原理介绍 如果先前基于预置框架且通过指定代码目录和启动文件的方式来创建的训练作业；但是随着业务逻辑的逐渐复杂，您期望可以基于预置框架修改或增加一些软件依赖的时候，可以使用预置框架构建自定义镜像，即在创建训练作业页面

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在ModelArts使用自定义镜像创建训练作业时如何激活conda环境？ 由于训练作业运行时不是交互式的shell环境，因此无法直接使用“conda activate”命令激活指定的conda环境。但是，在自定义镜像中可参考以下命令激活conda环境： source /home/

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8的命令并激活环境。 cat /home/ma-user/README source /home/ma-user/anaconda3/bin/activate TensorFlow-1.8 如果使用其他引擎，请将命令中“TensorFlow-1.8”替换为其他引擎的名称及其版本号。 图1 激活环境

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Python解释器路径及版本：/home/ma-user/anaconda3/envs/TensorFlow-2.1/bin/python， python 3.7.10 三方包安装路径：/home/ma-user/anaconda3/envs/TensorFlow-2.1/lib/python3

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前后端插件的安装，安装时注意使用jupyter服务依赖的环境“/modelarts/authoring/notebook-conda/bin/pip”进行安装，不要使用默认的anaconda（kernel依赖的python环境）的pip进行安装。 使用命令jupyter labextension

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使用华为CDN运维管理服务的获得的最终交付件是什么？ 集成配置服务交付件：《华为云CDN集成配置服务总结报告》。 业务咨询服务交付件：《华为云CDN业务咨询服务总结报告》。 运营定制服务交付件：《华为云CDN运营定制服务总结报告》。 运维保障服务交付件：《华为云CDN运维保障服务总结报告》。

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Notebook中已安装Jupyter、Python程序包等多种环境，包括TensorFlow、MindSpore、PyTorch、Spark等。您也可以使用pip install在Notobook或Terminal中安装外部库。 在Notebook中安装 例如，通过JupyterLab在“TensorFlow-1

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交项目总结处理任务给项目经理。 图3 项目转维审核入口 图4 项目转维审核 项目总结 项目结束之后，项目经理可对整个项目进行总结回顾，支持上传关于对项目总结的相关文档。本模块对项目整个过程中的交付效率（交付时长，需求完成情况，资产信息进行统计）进行自动统计。 图5 项目总结入口 图6

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使用数据库开发支持服务获得的终交付件是什么 不同服务内容对应的交付件如下表所示，可以根据项目实际情况作出修改： 服务内容 交付件 数据库开发指导 《XXX项目开发支持问题跟进表》《数据库开发支持总结报告》 性能调优 《XX数据库性能调优报告》 第三方平台对接 《XXX项目开发支持问题跟进表》《数据库开发支持总结报告》

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0分钟。 保障日报 输出保障日报，包含每日发生的问题、资源使用情况等。 会后 保障总结 针对事前、事中各个阶段的工作内容进行项目回顾，汇总保障期间全过程信息，输出总结报告。 经验总结与分享 针对业务场景和保障方法进行总结，分析成功和不足，固化成功经验，改进不足，并进行分享和传递。

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HCCL_CONNECT_TIMEOUT=1800 # replace ${ANACONDA_DIR}/envs/${ENV_NAME}/bin/python to the actual python CMD="${ANACONDA_DIR}/envs/${ENV_NAME}/bin/python

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创建训练任务 登录ModelArts管理控制台，检查当前帐号是否已完成访问授权的配置。如果未完成，请参考使用委托授权针对之前使用访问密钥授权的用户，建议清空授权，然后使用委托进行授权。 在左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”，默认进入“训练作业”列表。单击“创建训练作业”进入创建训练作业页面。

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创建训练任务 登录ModelArts管理控制台，检查当前帐号是否已完成访问授权的配置。如未完成，请参考使用委托授权。针对之前使用访问密钥授权的用户，建议清空授权，然后使用委托进行授权。 在左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”，默认进入“训练作业”列表。 在“创建训练作业”页

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