nuwa-gpaas-cloudmap,… 初始化Cloud Map 使用NUWA框架，只要增加对应配置，框架即会完成Cloud Map的初始化。 这些配置需要写到nuwa框架可以读到的文件里，一般是nuwa-xxx.properties，nuwa-xxx.yaml文件。因为Cloud

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将测试框架集成到项目中 在您的项目中启动测试框架集成： 单击CodeArts IDE底部的“测试“（）按钮来打开测试视图。 在测试视图中，单击“Configure Python Tests“按钮。 在弹出的窗口中选择测试框架来启动对应集成。 如果您选择“pytest“，Codea

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HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8% Atlas人工智能计算平台

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路径下的内容会被自动下载至训练容器的“${MA_JOB_DIR}/demo-code”目录中，demo-code为OBS存放代码路径的最后一级目录，用户可以根据实际修改。 请注意不要将训练数据放在代码目录路径下。训练数据比较大，训练代码目录在训练作业启动后会下载至后台，可能会有下

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'your_keras_model_config_path', 'keras_weights_path') FROM Mnist 文本分类预测我们采用一组新闻标题数据作为流的输入，通过加载预训练的deeplearning4j模型或者keras模型，可以实时预测每个新闻标题所属的类别，比如经济，体育，娱乐等。

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可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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Standard一键完成商超商品识别模型部署 在线服务 物体检测 此案例以“商超商品识别”模型为例，完成从AI Gallery订阅模型，到ModelArts一键部署为在线服务的 免费体验 过程。 第三方推理框架迁移到ModelArts Standard推理自定义引擎 第三方框架 推理部署 -

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空间ID，最大32位，由字母和数字组成 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。由一个或多个字母数字+-=符号组成。 通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好的语言来获取

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任务id，最大32位，由字母和数字组成 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。由一个或多个字母数字+-=符号组成。 通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好的语言来获取

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'your_keras_model_config_path', 'keras_weights_path') FROM Mnist 文本分类预测我们采用一组新闻标题数据作为流的输入，通过加载预训练的deeplearning4j模型或者keras模型，可以实时预测每个新闻标题所属的类别，比如经济，体育，娱乐等。

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使用Cloud Map SDK（Spring Cloud框架） 引入Cloud Map SDK 引入STS Cloud Map依赖STS认证能力，接入Cloud Map必须接入STS，具体请参考引入STS SDK。 引入Cloud Map 在pom.xml中添加Cloud Map

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关闭Vue3框架渲染组件开关 本案例所涉及到的自定义组件是基于Vue2框架开发的，而系统是默认开启Vue3框架渲染组件的，所以您需要手动关掉Vue3框架渲染组件开关，否则拖拽组件到页面时会提示如下报错。 图1 界面报错 操作步骤 进入创建“设备维修管理系统”应用中创建的应用。 在

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Map的初始化，具体请参见使用STS SDK（Spring Cloud框架）和使用Cloud Map SDK（Spring Cloud框架）。 使用Cloud Map进行数据库注册和发现时，需要先在WiseDBA管理台配置连接信息，并注册到Cloud Map中，Rainbow SDK连接数据库的过程中，直接调用Cloud

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上架模型包至AI市场 发布推理服务 云端推理框架 2019-10-30 JupyterLab环境编辑界面的菜单优化，对应“特征工程”章节内容调整和优化。 新增如下章节： Notebook开发 创建超参优化服务 创建Tensorboard 2019-04-30 第一次正式发布。 父主题： 用户指南

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查询并导出课程学习记录 前提条件 用户具有“查询课程记录”权限 操作步骤： 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->学习记录”，查询课程学习记录 点击顶部“课程学习记录”可以在这里对学习记录进行查询以及导出，筛选说明如下表： 图1 课程记录查询条件 表1 “课程学习记录”筛选项

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联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题： 计算节点API

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。 图2 新建作业 在弹出的界面进行数据选择，选择两方数据集作为整个作业的数据集，必须选择一个当前代理的数据集，另一个数据集可以来自空间中的任意一方。两方的数据集中一方数据集只含有特征，另一方的数据集必须含有标签。 重试：开关开启后，执行失败的作业会根据配置定时进行重试，仅对开启

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创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作，在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”，填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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模型验证是基于新的数据集或超参，对模型训练服务已打包的模型进行验证，根据验证报告判断当前模型的优劣。 云端推理框架 提供模型云端运行框架环境，用户可以在线验证模型推理效果，无须从零准备计算资源、搭建推理框架，只需将模型包加载到云端推理框架，一键发布成云端Web Service推理服务，帮助用户高效低成本完成模型验证。

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先将HSF或Dubbo框架改造为Spring Cloud框架。其基本操作步骤为： 修改POM和项目结构。 服务端RPC接口修改为REST接口。 客户端定义Feign引用。 删除HSF或Dubbo配置并增加Spring Cloud配置。 修改启动类。 您可以使用migrator工具一键将HSF、Dubbo等框架改造为Spring

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调用获取训练作业支持的公共规格接口获取训练作业支持的资源规格。 调用获取训练作业支持的AI预置框架接口查看训练作业支持的引擎类型和版本。 调用创建算法接口创建一个算法，记录算法id。 调用创建训练作业接口使用刚创建的算法返回的uuid创建一个训练作业，记录训练作业id。 调用查询训练作业详情接口使用刚创建的训练作业返回的id查询训练作业状态。

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