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E CS 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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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“.om”模型。“.om”

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Notebook基础镜像列表 ModelArts开发环境提供Docker容器镜像，可作为预构建容器运行。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：

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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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with AI engine PyTorch1.10 and cuda10.2 是 是 tensorflow2.1-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04 通用算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎TensorFlow2.1 是 是 tensorflow1.13-cuda10

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介绍预置的Horovod镜像详情。 引擎版本一：horovod_0.20.0-tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 镜像地址：swr.{region}.myhuaweicloud.com/aip/horovod_tensorflow:train-horovod_0

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X86架构（CPU/GPU）的推理基础镜像 表1 TensorFlow AI引擎版本 支持的运行环境 URI 2.1.0 CPU GPU(cuda10.1) swr.{region_id}.myhuaweicloud.com/atelier/tensorflow_2_1:tensorflow_2.1.0-cuda_10

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在Notebook中添加自定义IPython Kernel 使用场景 当前Notebook默认内置的引擎环境不能满足用户诉求，用户可以新建一个conda env按需搭建自己的环境。本小节以搭建一个“python3.6.5和tensorflow1.2.0”的IPython Kernel为例进行展示。 操作步骤 创建conda

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证书有效期是多久，证书是怎么样的？ 开发者认证证书自颁布之日起3年内有效。证书样式如图1 图1 云原生入门级开发者认证证书样例 父主题： 开发者认证证书常见问题

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定”，完成实例创建。 安装TensorFlow 进入CodeArts IDE Online实例，创建并打开一个空白工作目录，命令如下。 mkdir ai-test 使用pip安装TensorFlow等依赖包，为加快安装速度此处安装的是tensorflow-cpu，命令如下。 1 python3

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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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SSL证书选型类 如何选择SSL证书？ 如何申请入门级SSL证书？ 多泛域名和混合域名证书的申请方法 SSL证书购买后，可以修改证书品牌、证书类型、域名类型等信息吗？ 购买证书相关问题，该如何解决？ 如何申请国密SSL证书？ 父主题： SSL证书申购

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章节。 预置的训练引擎 当前ModelArts支持的训练引擎及对应版本如下所示。 不同区域支持的AI引擎有差异，请以实际环境为准。 表1 训练作业支持的AI引擎 工作环境 系统架构 系统版本 AI引擎与版本 支持的cuda或Ascend版本 TensorFlow x86_64 Ubuntu18

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division, print_function, unicode_literals # TensorFlow and tf.keras import tensorflow as tf from tensorflow import keras # Helper libraries import

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并非所有模型都能转换成功，进行导入（转换）模型操作前，请确认是否为“.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。 如果模型不符合“.om”模型支持的TensorFlow和Caffe算子边界，请选择符合要求的模型。 父主题： 技能开发

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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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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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在ModelArts管理控制台，创建一个Notebook实例，镜像选择“TensorFlow-1.13”或“TensorFlow-1.15”。 打开Notebook，在JupyterLab中执行!pip list查看Keras的版本。 图1 查看Keras引擎版本 父主题： 规格限制

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单击“远程登录”，登录 云服务器 。 位置一：在资源卡片处单击“远程登录”。 位置二：单击云耀云 服务器 L实例卡片，在右上角单击“远程登录”。 位置三：单击云耀云服务器L实例卡片，在左侧列表中选择“云主机 VM”菜单，单击“远程登录”。 根据界面提示登录云服务器。 为了提高系统安全性，

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华为云主机跨可用区迁移 适用场景 本文介绍如何使用迁移中心MgC将华为云可用区的主机搬迁到其他可用区，适用于大批量主机跨可用区迁移。30台以下的小规模、单批次迁移请使用主机一站式跨可用区迁移。 准备工作 使用MgC之前，您需要拥有一个华为账号或一个可用于访问MgC的IAM用户，获取方法请参见准备工作。

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