AI引擎Scikit_Learn0.18.1的运行环境怎么设置？ 在ModelArts的算法管理页面，创建算法时勾选“显示旧版镜像”，选择XGBoost-Sklearn引擎即可。 ModelArts创建算法操作请参见创建算法。 ModelArts创建训练作业操作请参见创建训练作业。

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file: No such file or directory”。 原因分析 scikit-learn库版本需要升级。 处理方法 升级scikit-learn库，执行“pip install scikit-learn --upgrade”。 父主题： 常见问题

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创建Notebook进行代码开发的功能，在训练作业提供创建大数据量训练任务的功能；用户在开发、训练流程中使用Scikit_Learn、XGBoost或Spark_MLlib引擎均可。 父主题： 一般性问题

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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。 ModelArts开发环境提供的预置镜像主要包含：

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Notebook、训练、推理部署 表2 PyTorch 预置镜像 适配芯片 适用范围 pytorch_2.1.0-cann_8.0.rc1-py_3.9-euler_2.10.7-aarch64-snt9b Ascend snt9b Notebook、训练、推理部署 pytorch_1.11.0-cann_8

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Moxing安装文件如何获取？ 如何使用soft NMS方法降低目标框堆叠度 多节点训练TensorFlow框架ps节点作为server会一直挂着，ModelArts是怎么判定训练任务结束？如何知道是哪个节点是worker呢？ 训练作业的 自定义镜像 如何安装Moxing？ 子用户使用专属资源池创建训练作业无法选择已有的SFS

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Face开源的版本，源代码适配的main分支，权重当前使用1d240ba固定分支。其他分支版本理论上也可以进行迁移工作，不过注意可能由于权重不同原因最后训练结果也不太一致，此处建议您使用固定分支进行迁移。 数据集Firefly为本文用于多卡训练使用的数据集，数据集ADGEN为ChatGLM-6B

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目前不支持的AI引擎，可以通过自定义镜像的方式将编写的模型镜像导入ModelArts，创建为模型，用于部署服务。 从AI Gallery订阅模型：ModelArts的AI Gallery中提供了大量免费的模型供用户一键部署，您可订阅AI Gallery上的模型进行AI体验学习。 推理支持的AI引擎

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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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engines结构数组 引擎规格参数列表，如表4所示。 表4 engines属性列表说明 参数 参数类型 说明 engine_type integer 训练作业的引擎类型。 1：TensorFlow。 2：MXNet。 4：Caffe。 5：Spark_MLlib 6: Scikit Learn

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使用Spark 运行Spark应用时修改split值报错 提交Spark任务时提示参数格式错误 磁盘容量不足导致Spark、Hive和Yarn服务不可用 引入jar包不正确导致Spark任务无法运行 Spark任务由于内存不够或提交作业时未添加Jar包，作业卡住 提交Spark任

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数据准备 乳腺癌数据集从UCI获取，该数据集只包含连续类型特征，因此对所有特征使用Scikit-Learn的StandardScaler进行了归一化。为了模拟横向联邦学习场景，将数据集随机划分为三个大小类似的部分：（1）xx医院的训练集；（2）其他机构的训练集；（3）独立的测试集

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或GPU中运行。 默认使用的Runtime为python2.7。 Spark_MLlib python2.7（待下线） python3.6（待下线） python2.7以及python3.6的运行环境搭载的Spark_MLlib版本为2.3.2。 默认使用的Runtime为python2

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CPU、GPU通用算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎TensorFlow2.1 CPU/GPU 是 是 tensorflow1.13-cuda10.0-cudnn7-ubuntu18.04 GPU通用算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎TensorFlow1.13.1 GPU 是 是 conda3-ubuntu18

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使用Spark on CCE 使用Spark的Kubernetes调度程序spark-submit，可以将Spark应用程序提交到Kubernetes集群中运行，详情请参见在Kubernetes上运行Spark。使用spark-submit提交Spark应用程序的工作原理如下：

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使用AI案例 在AI Gallery中，您可以根据您的业务场景和诉求，查找并订阅相应的场景化AI案例。订阅后可以一键运行案例。 AI Gallery中分享的案例支持免费订阅，但在使用过程中如果消耗了硬件资源进行部署，管理控制台将根据实际使用情况收取硬件资源的费用。 前提条件 注册

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模型版本。 model_type String 模型类型，取值为：TensorFlow/MXNet/Spark_MLlib/Scikit_Learn/XGBoost/MindSpore/Image/PyTorch。 model_size Long 模型大小，单位为字节数。 tenant

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使用 语法格式 创建增量物化视图 CREATE INCREMENTAL MATERIALIZED VIEW [ view_name ] AS { query_block }; 全量刷新物化视图 REFRESH MATERIALIZED VIEW [ view_name ]; 增量刷新物化视图

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使用 语法格式 创建全量物化视图 CREATE MATERIALIZED VIEW view_name AS query; 刷新全量物化视图 REFRESH MATERIALIZED VIEW view_name; 删除物化视图 DROP MATERIALIZED VIEW view_name;

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使用 语法格式 创建全量物化视图 CREATE MATERIALIZED VIEW view_name AS query; 刷新全量物化视图 REFRESH MATERIALIZED VIEW view_name; 删除物化视图 DROP MATERIALIZED VIEW view_name;

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使用 语法格式 创建全量物化视图 CREATE MATERIALIZED VIEW [ view_name ] AS { query_block }; 全量刷新物化视图 REFRESH MATERIALIZED VIEW [ view_name ]; 删除物化视图 DROP MATERIALIZED

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