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示例：从0到1制作自定义镜像并用于训练（Tensorflow+GPU）
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示例：从0到1制作自定义镜像并用于训练（MindSpore+GPU）
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示例：从0到1制作自定义镜像并用于训练（MindSpore+GPU） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是MindSpore，训练使用的资源是GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux
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示例：从0到1制作自定义镜像并用于训练（Tensorflow+GPU）
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示例：从0到1制作自定义镜像并用于训练（Tensorflow+GPU） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是Tensorflow，训练使用的资源是GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux
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示例：从0到1制作自定义镜像并用于训练（MindSpore+GPU）
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示例：从0到1制作自定义镜像并用于训练（MindSpore+GPU） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是MindSpore，训练使用的资源是GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux
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示例：从0到1制作自定义镜像并用于训练（PyTorch+CPU/GPU）
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示例：从0到1制作自定义镜像并用于训练（PyTorch+CPU/GPU） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是PyTorch，训练使用的资源是CPU或GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux
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示例：从0到1制作自定义镜像并用于训练（PyTorch+CPU/GPU）
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示例：从0到1制作自定义镜像并用于训练（PyTorch+CPU/GPU） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是PyTorch，训练使用的资源是CPU或GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux
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示例：从0到1制作自定义镜像并用于训练（MPI+CPU/GPU）
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示例：从0到1制作自定义镜像并用于训练（MPI+CPU/GPU） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是MPI，训练使用的资源是CPU或GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux x8
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示例：从0到1制作自定义镜像并用于训练（MPI+CPU/GPU）
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示例：从0到1制作自定义镜像并用于训练（MPI+CPU/GPU） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是MPI，训练使用的资源是CPU或GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux x8
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步骤1：流程设计
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示例：从0到1制作自定义镜像并用于训练（Horovod-PyTorch+GPU）
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示例：从0到1制作自定义镜像并用于训练（Horovod-PyTorch+GPU） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是Horovod 0.22.1 + PyTorch 1.8.1，训练使用的资源是GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。
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示例：从0到1制作自定义镜像并用于训练（Horovod-PyTorch+GPU）
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示例：从0到1制作自定义镜像并用于训练（Horovod-PyTorch+GPU） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是Horovod 0.22.1 + PyTorch 1.8.1，训练使用的资源是GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。
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从0-1制作自定义镜像并创建AI应用
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从0-1制作自定义镜像并创建AI应用 针对ModelArts目前不支持的AI引擎，您可以针对该引擎构建自定义镜像，并将镜像导入ModelArts，创建为AI应用。本文详细介绍如何使用自定义镜像完成AI应用的创建，并部署成在线服务。 操作流程如下： 本地构建镜像：在本地制作自定义镜
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从0-1制作自定义镜像并创建AI应用
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从0-1制作自定义镜像并创建AI应用 针对ModelArts目前不支持的AI引擎，您可以针对该引擎构建自定义镜像，并将镜像导入ModelArts，创建为AI应用。本文详细介绍如何使用自定义镜像完成AI应用的创建，并部署成在线服务。 操作流程如下： 本地构建镜像：在本地制作自定义镜
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建设目标
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建设目标 中试中心的建设目标如下图所示。 图1 中试中心建设任务目标规划图 中试验证中心主要包括三大专题分别是5G试制工厂、测试平台以及体验中心。 5G试制工厂建设目标 5G试制工厂建设5G全互联工厂网络、装备制造工艺试制区以及3C电子制造区。 5G全互联工厂网络建设目标是打通工
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制度建设
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的记录。 图1 规章制度展示页面 制度新增：规章制度的新增可以按照企业的要求自定义字段，包括规章制度的名称、编号、分级、分类，以及规章制度的责任人、责任部门、发布时间和有效期等。 规章制度的新增支持制度文件的附件上传，也可以依据制度模版在线编辑，制度新增完成后进入到审查阶段。 图2
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数据治理平台
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数据如何存储到数据仓库服务？
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详细建设内容
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文化建设
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文化建设 合规培训 培训方式：培训方式归属于数据字典管理，企业根据自己实际情况，制定对应的培训方式。 图1 培训方式 培训计划：制定培训计划，包括课程名称、培训时间、地点、培训讲师、培训对象等内容 图2 培训计划 培训管理：合规培训管理，是在培训当天参与人员名单表，及现场培训图及人员培训结果是否合格在线记录。
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数据仓库
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创建设备
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参数说明：设备接入的有效时间，单位：秒，默认值：0 若设备在有效时间内未接入物联网平台并激活，则平台会删除该设备的注册信息。若设置为“0”，则表示平台不会删除该设备的注册信息（建议填写为“0”）。 注意：该参数只对直连设备生效。 最小值：0 最大值：2147483647 缺省值：0 表5 InitialDesired
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