查看风险端口 背景信息 华为乾坤执行风险评估后，租户可以在“IP端口明细”区域中查看已授权设备的具体风险端口扫描结果，并作进一步处置。 操作步骤 登录华为乾坤控制台，选择“ > 我的服务 > 边界防护与响应”。 在右上角菜单栏选择“暴露面风险监测”。 设置查询条件，单击“搜索”。

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的公网IP地址进行互联网暴露面风险监测。 使用场景 通过nmap工具，对用户已授权的公网IP地址进行周期性互联网暴露面风险监测扫描，包括端口扫描和服务扫描，并对扫描结果进行保存。华为乾坤结合预置的风险服务，标注高危端口服务，并对紧急风险，通过短信、邮件的方式通知用户。 风险 nm

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TensorFlow-py27通用模板 TensorFlow-py36通用模板 MXNet-py27通用模板 MXNet-py36通用模板 PyTorch-py27通用模板 PyTorch-py36通用模板 Caffe-CPU-py27通用模板 Caffe-GPU-py27通用模板 Caffe-CPU-py36通用模板

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auncher.py|27| Running warm up INFO|2023-09-02T12:08:55|/opt/launcher.py|27| Done warm up INFO|2023-09-02T12:08:55|/opt/launcher.py|27| Step

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gds_ctl.py 背景信息 在配置了gds.conf的情况下，就可通过gds_ctl.py控制gds的启动和停止。 前置条件 只支持在Linux系统执行该命令。执行前，需确保目录结构如下： |----gds |----gds_ctl.py |----config |-------gds

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mindspore_2.2.0-cann_7.0.1-py_3.9-euler_2.10.7-aarch64-snt9b Ascend snt9b Notebook、训练、推理部署 mindspore_2.1.0-cann_6.3.2-py_3.7-euler_2.10.7-aarch64-snt9b

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2/modelarts_workflow-1.0.2-py2.py3-none-any.whl pip uninstall -y modelarts modelarts-workflow pip install modelarts-1.4.19-py2.py3-none-any.whl pip

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Notebook基础镜像x86 MindSpore MindSpore包含四种镜像：mindspore1.7.0-cuda10.1-py3.7-ubuntu18.04，mindspore1.7.0-py3.7-ubuntu18.04，mindspore1.2.0-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18

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spore_1.10.0-cann_6.0.1-py_3.7-euler_2.8.3，mindspore_1.9.0-cann_6.0.0-py_3.7-euler_2.8.3，mindspore1.7.0-cann5.1.0-py3.7-euler2.8.3 镜像一：mindspore_1

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训练入口：输入模型训练主文件，必须为py文件。示例：learnware_retrain.py。如果用户当前编辑的是ipynb文件，可选中此文件，单击界面右上角的“转换”图标，将ipynb文件转换为同名的py文件。 推理入口：输入模型推理主文件，必须为py文件。示例：learnware_predict

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1/modelarts_workflow-1.0.1-py2.py3-none-any.whl !pip uninstall -y modelarts modelarts-workflow !pip install modelarts-1.4.18-py2.py3-none-any.whl !pip

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TensorFlow-py27通用模板 TensorFlow-py36通用模板 MXNet-py27通用模板 MXNet-py36通用模板 PyTorch-py27通用模板 PyTorch-py36通用模板 Caffe-CPU-py27通用模板 Caffe-GPU-py27通用模板 Caffe-CPU-py36通用模板

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list conda create -n py37 python=3.7 输入“y”，按“Enter”继续。 切换到新环境。 conda activate py37 生成Notebook kernel。 conda install -n py37 ipykernel python -m

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tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 cuda10.1 PyTorch x86_64 Ubuntu18.04 pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 cuda10

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/bucket-name/code/test.sh”。 在本地创建“.py”文件，例如“test.py”。由于后台会自动将代码目录下载至容器的“/home/work/user-job-dir/”目录下，因此您可以在启动文件“test.py”中通过如下方式调用“.sh”文件： import os

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module_file来导包，代码结构如下： project_dir |- main.py |- module_dir | |- __init__.py | |- module_file.py 训练作业导入模块时日志出现“ImportError: No module named

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yarn-per-job -Dyarn.application.name=py_kafka -pyarch venv.zip -pyexec venv.zip/venv/bin/python3 -py pyflink-kafka.py 运行结果： yarn-application模式 ./bin/flink

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{region_id}.myhuaweicloud.com/atelier/tensorflow_2_1:tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64-20221121111529-d65d817 1.15.5 CPU GPU(cuda11

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benchmark.py # 可以基于默认的参数跑完静态benchmark和动态benchmark ├── benchmark_parallel.py # 评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本

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├── benchmark_parallel.py # 评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├── benchmark_utils.py # 抽离的工具集

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0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 horovod_0.22.1-pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 MPI mindspore_1.3.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_1804-x86_64

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