如何在Notebook中安装外部库？ ModelArts Notebook中已安装Jupyter、Python程序包等多种环境，包括TensorFlow、MindSpore、PyTorch、Spark等。您也可以使用pip install在Notobook或Terminal中安装外部库。 在Notebook中安装

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资源和成本规划 该解决方案主要部署如下资源，每月花费如资源和成本规划-入门级、资源和成本规划-标准级、资源和成本规划-增强级所示，具体请参考华为云官网价格，实际收费以账单为准： 资源和成本规划-入门级 表1 资源和成本规划-入门级（包年包月） 华为云服务 配置示例 每月花费 弹性云服务器

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移动应用入门级开发者认证（HCCDA – Mobile App）考试注意事项 考试介绍 移动应用入门级开发者认证实验考试内容需使用DevEco Studio进行主观题编码考试。代码框架已经集成到DevEco Studio中，考生打开开发工具，根据注释补充缺失代码即可，请勿增删改s

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修改Flexus L实例 云主机信息 功能介绍 修改云主机信息，目前支持修改云主机名称及描述和hostname，所用接口为E CS 的“修改 云服务器 ”接口。本节列举了接口使用过程中的关键信息，接口更多信息详见修改云 服务器 。 Flexus L实例中云主机所使用的该API接口与ECS相同，

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ICAgent管理（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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查询Flexus L实例云主机详情 功能介绍 根据云主机ID查询云主机的详细信息，包括云主机的运行状态、云主机名称、公网IP等，所用接口为ECS的“查询云服务器详情”接口。该接口支持查询云主机计费方式，以及是否被冻结。本节列举了接口使用过程中的关键信息，接口更多信息详见查询云服务器详情。

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行依赖安装配置后，保存为 自定义镜像 ，能直接在ModelArts用于训练作业。 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 pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 pytorch1.10-cuda10

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单击“复制命令”，复制ICAgent安装命令。 使用远程登录工具，以root用户登录待安装ICAgent的服务器，执行ICAgent安装命令，根据提示输入已获取的AK和SK。 当显示“ICAgent install success”时，表示安装成功，ICAgent已安装在了/opt/oss/s

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模型来源的类型，当前仅可取值auto，用于区分通过自动学习部署过来的模型（不提供模型下载功能）；用户通过训练作业部署的模型不设置此值。默认值为空。 model_type 是 String 模型类型，取值为：TensorFlow/MXNet/Spark_MLlib/Scikit_Learn/XGBoost/M

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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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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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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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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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推理基础镜像详情PyTorch（CPU/GPU） ModelArts提供了以下PyTorch（CPU/GPU）推理基础镜像： 引擎版本一：pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二：pytorch_1.8.2-cuda_11

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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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7-ubuntu_1804-x86_64 不同区域支持的AI引擎有差异，请以实际环境为准。 训练基础镜像详情（PyTorch） 介绍预置的PyTorch镜像详情。 引擎版本：pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本：pytorch_1.8.0-cuda_10

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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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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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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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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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