ICAgent管理（华为云主机） 安装ICAgent 升级ICAgent 卸载ICAgent 父主题： 配置管理

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7-ubuntu_1804-x86_64 不同区域支持的AI引擎有差异，请以实际环境为准。 训练基础镜像详情（PyTorch） 介绍预置的PyTorch镜像详情。 引擎版本：pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本：pytorch_1.8.0-cuda_10

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keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data(args.data_url) x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

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单击“复制命令”，复制ICAgent安装命令。 使用远程登录工具，以root用户登录待安装ICAgent的 服务器 ，执行ICAgent安装命令，根据提示输入已获取的AK和SK。 当显示“ICAgent install success”时，表示安装成功，ICAgent已安装在了/opt/oss/s

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推理基础镜像详情PyTorch（CPU/GPU） ModelArts提供了以下PyTorch（CPU/GPU）推理基础镜像： 引擎版本一：pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二：pytorch_1.8.2-cuda_11

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TFJob即Tensorflow任务，是基于Tensorflow开源框架的kubernetes自定义资源类型，有多种角色可以配置，能够帮助我们更简单地实现Tensorflow的单机或分布式训练。Tensorflow开源框架的信息详见：https://www.tensorflow.org

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Kit的AI芯片支持运行“.om”模型，“.om”模型可以通过TensorFlow或Caffe模型转换而来，但“.om”模型并不支持TensorFlow和Caffe全部的算子，所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子，才能把TensorFlow和Caffe模型转换成“

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"cpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train", "gpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train", "image_version" : "tensorflow_2.1.0-cuda_10

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支持公有云、私有云、混合云和本地化多种方式部署； 支持自研数据库部署。 方案优势 产品轻量级，覆盖数字平台全链路：和华为云DGC深度集成形成联合解决方案，满足不同类型企业在业务数据的汇聚、治理、运营、消费等场景下的差异化需求； 紧密贴合客户需求，灵活组合产品簇套件，具有高性价比与价格优势，价格平均比市面上同类产品低10%；

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购买成功后，即可点击“返回云道控制台”，开启您的企业数字空间之旅。 企业数字化空间构建 进入初始化 托管云账户 规划企业大网配置 企业用户配置 企业项目配置 05 实践 连接服务实践 华为园区实现数据集成服务 行政RFID资产管理 06 API API使用必读 API概览 如何调用API

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创建Tensorboard TensorBoard是一个可视化工具，能够有效地展示TensorFlow在运行过程中的计算图、各种指标随着时间的变化趋势以及训练中使用到的数据信息。TensorBoard当前只支持基于TensorFlow引擎的训练作业。同一个用户的多个项目，创建Tensorboard任

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Kit的AI芯片支持运行“.om”模型，“.om”模型可以通过TensorFlow或Caffe模型转换而来，但“.om”模型并不支持TensorFlow和Caffe全部的算子，所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子，才能把TensorFlow和Caffe模型转换成“

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编码。 提供预置引擎类型有差异。新版的预置引擎在常用的训练引擎上进行了升级。 如果您需要使用旧版训练引擎，单击显示旧版引擎即可选择旧版引擎。新旧版支持的预置引擎差异请参考表1。详细的训练引擎版本说明请参考新版训练和旧版训练分别支持的AI引擎。 表1 新旧版预置引擎差异 工作环境 预置训练I引擎与版本

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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 已在本地开发模型。本地自定义的训练模型，非“.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“

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在输入框填写接入配置数量，单击“添加接入配置”。 在接入配置下方默认已有1个接入配置，最多支持再添加99个数量，因此支持同时添加100个接入配置。 接入配置 接入列表 左侧显示接入配置的信息，最多支持添加99个配置。 右侧显示配置接入的内容，详细请参考步骤3：采集配置进行设置。 一个

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包含有关未经授权请求的信息。 details Array of Detail objects 权限拒绝时服务返回的详细错误信息。 表18 Detail 参数 参数类型 描述 error_code String 响应码 error_msg String 响应消息 请求示例 预估执行计划价格，该执行计划中包含了一个新创建的vpc资源

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产品，其资源使用量会被均摊到天，计入自然月月度云服务资源使用量。 具体费用详情，请参见产品价格详情。您可以支持计划提供的价格计算器，选择您需要的服务规格，来快速计算出购买支持计划的参考价格。 计费方式 华为云支持计划按账户按月收取支持服务费用，并将支持费用划分为两部分： 基础支持

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如何在Notebook中安装外部库？ 在Jupyter Notebook中安装 例如，通过Jupyter Notebook在“TensorFlow-1.8”的环境中安装Shapely。 打开一个Notebook实例。 在Jupyter控制面板中，选择“New”（新建），然后选择“TensorFlow-1

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"2021-04-19", "confUserName": "linghaiwen", "confUserAccount": "lingwenhai", "confUserDeptName": "lingwenhai", "confUserCount": "2", "confUserDuration":

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接入成功后，在接入规则页签，则会生成一条接入配置信息。 单击接入配置名称可进入详情页面，查看该接入配置详细信息。 单击接入配置操作列的“编辑”重新修改接入配置信息。 单击接入配置操作列的“标签管理”即可添加标签。 单击接入配置操作列的“更多 > 复制”复制一条新的接入配置信息。 单击接入配置操作列的“更多 >

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