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ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。 “一站式”是指AI开发的各个环节，包括数据处理、算法开发、模型训练、模型部署都可以在Mod

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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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weights格式的文件，单击“配置”，在配置页面，选择模型版本，并单击“确定”。 单击“转换”，可转换得到caffe和prototxt文件，文件可以下载到本地。 使用转换成功的caffe和prototxt文件，单击第二层“配置”按钮进入配置界面。 配置完成后，点击继续转换按钮，转换得到wk文件，文件可以下载到本地。

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om”格式。 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。 ModelArts训练模型 华为HiLens支持在ModelArts训练自己的算法

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2-cudnn8-euler2.9.6 AI应用开发基础镜像，预置AI应用编排引擎ModelBox、AI引擎TensorRT，仅支持SSH连接 GPU 是 否 modelbox1.3.0-libtorch1.9.1-cuda10.2-cudnn8-euler2.9.6 AI应用开发基础镜像，预置AI应用编排引

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TensorFlow-1.8作业连接OBS时反复出现提示错误 问题现象 基于TensorFlow-1.8启动训练作业，并在代码中使用“tf.gfile”模块连接OBS，启动训练作业后会频繁打印如下日志信息： Connection has been released. Continuing

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本章节以ModelArts提供的基础镜像tensorflow为例介绍如何在ModelArts的Notebook中构建一个新镜像并用于AI应用部署。 创建Notebook实例 登录ModelArts控制台，在左侧导航栏中选择“全局配置”，检查是否配置了访问授权。若未配置，请先配置访问授权。参考使用委托授权完成操作。

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2-cudnn8-euler2.9.6 AI应用开发基础镜像，预置AI应用编排引擎ModelBox、AI引擎TensorRT，仅支持SSH连接 GPU 是 否 modelbox1.3.0-libtorch1.9.1-cuda10.2-cudnn8-euler2.9.6 AI应用开发基础镜像，预置AI应用编排引

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为什么不能识别批量导入的云主机？ 受云 堡垒机 版本限制，当用户云堡垒机“设备系统”版本低于V3.3.0.0时，导入的云主机可能会识别失败，不能获取主机信息。 您可以先选择升级系统到最新版本后，再次导入云主机。也可以将云主机信息转入Excel表格，通过Excel文件方式批量导入主机。

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哪些微认证可以兑换开发者认证？兑换关系是什么？ 领域 微认证名称 微认证版本 可兑换开发者认证 云原生 云原生基础设施之容器入门 2．0 云原生入门级开发者认证 云原生 云原生基础设施之容器进阶 2．0 云原生 基于CCE Kubernetes编排实战 2．0 云原生 CCE网络与存储实战

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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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推理服务不使用Tensorflow引擎，实现起来效果不理想。 仅支持提供一个推理服务调用接口，无法满足某些Case的需求，比如：KPI异常检测。 模板优势 使用云端推理框架的“模板管理”具备如下优势： 相对于仅能使用固定类型的模型类型TensorFlow，模板部署模型包的方式仅可

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是否支持Keras引擎？ 开发环境中的Notebook支持。训练作业和模型部署（即推理）暂时不支持。 Keras是一个用Python编写的高级神经网络API，它能够以TensorFlow、CNTK或者Theano作为后端运行。Notebook开发环境支持“tf.keras”。 如何查看Keras版本

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公网IP登录操作 在CloudShell配置向导中设置登录云主机的配置项。 表1 登录云主机的配置项 配置项 说明 端口 云主机的连接端口，默认22。 请确保安全组已开放登录端口（默认使用22端口），否则无法连接云主机。配置安全组规则请参考配置安全组规则。 用户名 云主机的名称，默认root。 认证方式

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自定义脚本代码示例 TensorFlow TensorFlow 2.1 PyTorch Caffe XGBoost Pyspark Scikit Learn 父主题： 推理规范说明

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cd src_local_path = "/home/ma-user/work/tensorflow_mlp_mnist_local_mode/train/" train_file = "tensorflow_mlp_mnist.py" estimator = Estimator(m

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步骤一：配置选型 云耀 云服务器 提供了表1所示的几种配置类型的云耀云 服务器 ，您可以根据您的实际应用场景选择适合您的云服务器配置类型。 表1 云耀云服务器固定带宽套餐配置选型 类型 实例规格 云硬盘 带宽 适用场景 入门型 1vCPUs | 1G 40GB 高IO 1Mbit/s 面

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模板说明 TensorFlow图像分类模板 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

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Flexus L实例 云主机卡顿怎么办？ Flexus L实例云主机卡顿有以下几种原因，请您逐一排查，选择对应的解决方法。 云主机CPU或带宽使用率过高导致卡顿。 请排查影响云服务器带宽和CPU使用率高的进程，关闭无用和异常进程。具体操作请参见Linux云服务器卡顿怎么办？、Windows云服务器卡顿怎么办？。

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件夹下面放置模型文件，模型配置文件，模型推理代码文件。 模型文件：在不同模型包结构中模型文件的要求不同，具体请参见模型包结构示例。 模型配置文件：模型配置文件必须存在，文件名固定为“config.json”，有且只有一个，模型配置文件编写请参见模型配置文件编写说明。 模型推理代码

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