配置弹性云 服务器 进入华为云官网，登录华为云账号。 单击左侧服务列表，选择弹性云服务器E CS ，进入弹性云服务器控制台，如下图所示。 图1 云服务器控制台页面 在云服务器控制台，选择要配置的云服务器，单击名称进入配置页面，如下图所示。 图2 云服务器配置页面 在云服务器配置页面，单

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Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示No space left 问题现象 创建训练作业，Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示：“No space left”。 原因分析 TensorFlow多节点任务会启动parameter server（

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见《裸金属服务器实例家族》。 添加同VPC的后端服务器 进入后端服务器组列表页面。 在后端服务器组列表页面，单击需要添加后端服务器的后端服务器组名称。 切换到“后端服务器”页签，根据需求选择添加以下同VPC的服务器实例。 云服务器（ECS或BMS）：选择下方“云服务器”页签，并单

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配置生产站点服务器 操作场景 通过管理控制台进行重保护操作前，需要先在待重保护的保护实例中的生产站点服务器上进行配置，配置完成后才能执行重保护操作。 操作步骤 登录待配置的生产站点服务器。 依次执行以下命令，配置生产站点服务器代理客户端的网关地址。 Linux服务器： su - service

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登录 SMS 控制台，在左侧导航树，选择迁移代理配置，进入“迁移代理配置”页面。 单击页面右上角的“创建代理服务器”按钮，进入“创建代理服务器”页面。 在“代理服务器配置”页签，根据表1，配置代理服务器参数。 表1 参数说明 参数 说明 区域 选择代理服务器所在区域。无公网迁移时，需要与目的端服务器在同一区域。 项目

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单击需要修改挂载策略的服务器组名称，进入服务器组详情页面 单击“挂载策略”右侧“”，弹出“修改挂载策略”窗口。 根据需求，配置挂载目录设置。 个人目录：选择服务器组挂载策略为个人目录时，服务器只挂载个人文件夹。 共享目录：选择服务器组挂载策略为共享目录时，服务器只挂载共享文件夹。

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配置容灾站点服务器 操作场景 通过管理控制台进行反向重保护操作前，需要先在待反向重保护的保护实例中的容灾站点服务器上进行配置，配置完成后才能执行反向重保护操作。 操作步骤 登录待配置的容灾站点服务器 运行以下脚本进行网关配置 Linux服务器： sh /opt/cloud/sdrs/register_gateway

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配置外呼文件服务器 背景信息 在外呼任务下配置外呼数据导入时，支持选择从服务器导入，此时选择并配置当前外呼需要导入的SFTP服务器以及对应的文件信息，同时选择导入文件与数据的映射规则。 支持从服务器导入黑名单。将黑名单模板上传至服务器对应路径下，黑名单导入时填写文件名、文件路径。

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在“远程备份至Syslog服务器”区域，单击“编辑”，弹出备份至Syslog服务器配置窗口，配置服务器相关参数。 表1 配置Syslog服务器远程备份 参数 说明 状态 选择开启或关闭备份至Syslog服务器，默认。 ，表示开启备份日志至Syslog服务器。每天零点自动启动备份。

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signature check failed. This could be because of a time skew. Attempting to adjust the signer 原因分析 OBS限制单次上传文件大小为5GB，TensorFlow保存summary可能是本地缓

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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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华为HiLens上可以运行哪些TensorFlow和Caffe的模型？ 准确地说，华为HiLens上只能运行“om”模型，华为HiLens管理控制台的“模型导入（转换）”功能支持将部分TensorFlow/Caffe模型转换成“om”模型。 当前可支持的TensorFlow/Caffe算子范围请参

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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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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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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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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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工作流开发面向AI开发者。用户运用 ModelArts Pro 提供的原子组件(Atom)灵活编排新的行业工作流。基于AI 市场，用户还可以相互分享不同行业场景的行业AI 工作流。ModelArts Pro 以“授人以渔”的方式助力企业构建AI 能力，赋能不同行业的AI 应用开发者，让AI

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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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使用Spark2x（ MRS 3.x及之后版本） 使用前须知 Spark用户权限管理 Spark客户端使用实践 配置Spark读取HBase表数据 配置Spark任务不获取HBase Token信息 Spark Core企业级能力增强 Spark SQL企业级能力增强 Spark Streaming企业级能力增强

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