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

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远程登录Windows云主机（VNC方式） 操作场景 本节为您介绍如何通过控制台提供的远程登录功能（即VNC方式）登录到云主机上。 约束与限制 只有运行中的云主机才允许用户登录。 L实例云主机没有默认登录密码，首次登录云主机时，请先设置密码，并妥善保存。 操作步骤 登录云耀云服务器L实例控制台。

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会生成一条接入配置信息，支持以下操作： 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“复制”复制一条新的接入配置信息。 单击接入配置操作列的“删除”即可删除接入配置信息。

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查看其价格，如图 实例规格所示。 在购买页面底部，您将看到所有费用的明细，如图2所示。 图1 实例规格 图2 配置费用示例 配置费用将包括以下部分： 云主机：套餐内云主机计算资源（包括vCPU和内存）的费用。 系统盘：套餐内系统盘费用。 流量包：套餐内流量包费用。 镜像费用：应用镜像免费使用。

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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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。预置镜像里面包含PyTorch，Tensorflow，MindSpore等常用AI引擎框架，镜像命名以AI引擎为主，并且每个镜像里面都预置了很多常用包，用户可以直接使用而无需重新安装。 开发环境预置镜像分为X86和ARM两类： 表1 X86预置镜像列表 引擎类型 镜像名称 PyTorch

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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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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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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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主机扫描支持非华为云主机吗？ 主机扫描支持非华为云主机。 目前支持linux主机和Windows主机。 父主题： 主机扫描类

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阿里云主机迁移至华为云 概述 准备工作 步骤一：下载并安装Edge 步骤二：采集阿里云ECS主机资源 步骤三：评估迁移准备度 步骤四：目的端规格评估 步骤五：创建主机迁移工作流

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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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务执行引擎（edctask）、数据接口调度引擎（edcservice）、数据质检服务引擎（dataqualitytask）、级联系统（cascade）、数据集成开发平台（dxpmanager）、交换服务引擎（dxpnode）、治理服务引擎（dxpnode）、实时任务服务引擎（cd

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400 CBC.99003112 优惠券或储值卡已被使用。 400 CBC.99003116 选择的优惠券限制不能和折扣同时使用。 400 CBC.99003117 选择的优惠券配置了最小折扣比例，而选择的折扣小于这个折扣比例。 例如：优惠券配置的最小折扣比例为90%，而选择的折

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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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myhuaweicloud.com/aip/tensorflow_2_6:tensorflow_2.6.0-cuda_11.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64-20220524162601-50d6a18 表2 Pytorch AI引擎版本 支持的运行环境 URI 1

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当引入MoXing+AI引擎相关的模块时，会涵盖所有Framework的功能，例如如下操作，这里的mox同时涵盖了所有moxing.tensorflow和moxing.framework下的所有API。 1 import moxing.tensorflow as mox 引入MoXing

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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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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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管理云经销商优惠券 查询已发放的代金券额度 向云经销商发放代金券额度 回收云经销商的代金券额度 查询代金券额度的发放回收记录 父主题： 管理云经销商

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