可以在ModelArts上完成。从技术上看，ModelArts底层支持各种异构计算资源，开发者可以根据需要灵活选择使用，而不需要关心底层的技术。同时，ModelArts支持Tensorflow、MXNet等主流开源的AI开发框架，也支持开发者使用自研的算法框架，匹配您的使用习惯。

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ModelArts Train 功能 通过编排ModelArts Train算子，实现在 DataArts Studio 中调度ModelArts工作流。 前提条件 已在ModelArts平台中完成工作空间的创建，具体请参考创建工作空间。 已在ModelArts平台中完成工作流的创建，具体请参考创建工作流。

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在“服务列表”中选择ModelArts，进入ModelArts主界面，单击“数据管理> 数据集”，如果无法进行创建（当前仅包含开发环境的使用权限），表示仅为ModelArts用户授予开发环境的使用权限已生效。 在“服务列表”中选择除ModelArts，进入ModelArts主界面，单击“

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在“服务列表”中选择ModelArts，进入ModelArts主界面，单击“数据管理> 数据集”，如果无法进行创建（当前仅包含开发环境的使用权限），表示仅为ModelArts用户授予开发环境的使用权限已生效。 在“服务列表”中选择除ModelArts，进入ModelArts主界面，单击“

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注册华为账号 并开通华为云 进行实名认证 配置委托访问授权 ModelArts使用过程中涉及到OBS、SWR、IEF等服务交互，首次使用ModelArts需要用户配置委托授权，允许访问这些依赖服务。 使用华为云账号登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏单击“全局配置”，进入“全局配置”页面，单击“添加授权”。

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开通ModelArts资源 ModelArts资源简介 免费体验 按需付费使用 购买套餐包

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配您的使用习惯。 ModelArts的理念就是让AI开发变得更简单、更方便。 面向不同经验的AI开发者，提供便捷易用的使用流程。例如，面向业务开发者，不需关注模型或编码，可使用自动学习流程快速构建AI应用；面向AI初学者，不需关注模型开发，使用预置算法构建AI应用；面向AI工程师

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ModelArts节点 若您的资源中存在游离节点（即没有被纳管到资源池中的节点），您可在“专属资源池 > 弹性集群 >节点”下查看此类节点的相关信息，如图1。 图1 节点页签 针对不同类型的游离节点，可以通过对应的方式释放节点资源： 若是“按需计费”的节点，您可单击操作列的“删除”，即可实现对单个节点的资源释放。

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注册华为账号并开通华为云 进行实名认证 配置委托访问授权 ModelArts使用过程中涉及到OBS、SWR、IEF等服务交互，首次使用ModelArts需要用户配置委托授权，允许访问这些依赖服务。 使用华为云账号登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏单击“全局配置”，进入“全局配置”页面，单击“添加授权”。

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ModelArts支持使用E CS 创建专属资源池吗？ 不支持。创建资源池时，只能选择界面提供的“未售罄”节点规格进行创建。专属资源池的节点规格后台是对应的ECS资源，但是无法使用账号下购买的ECS，作为ModelArts专属资源池。 父主题： 资源池

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注册华为账号并开通华为云 进行实名认证 配置委托访问授权 ModelArts使用过程中涉及到OBS、SWR、IEF等服务交互，首次使用ModelArts需要用户配置委托授权，允许访问这些依赖服务。 使用华为云账号登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏单击“全局配置”，进入“全局配置”页面，单击“添加授权”。

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ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别 ModelArts自动学习，提供了AI初学者，零编码、零AI基础情况下，可使用自动学习功能，开发用于图像分类、物体检测、预测分析、文本分类、声音分类等场景的模型。 而ModelArts PRO是一款为企业级AI应用打造

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使用ModelArts VS Code插件进行Ascend模型开发 应用场景 Notebook等线上开发工具工程化开发体验不如IDE，但是本地开发 服务器 等资源有限，运行和调试环境大多使用团队公共搭建的CPU或GPU服务器，并且是多人共用，这带来一定的环境搭建和维护成本。因此使用本

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平台简介 IoT行业生态工作台（IoT Stage）是一站式物联网交付平台，面向物联网渠道商与系统集成商，是买家、卖家、系统集成商的桥梁和纽带，助力设备和应用集成，使能行业应用服务，实现物联网应用的低成本复制。 无码化应用托管 1小时即可完成企业级物联网应用托管上线，通过一站式镜

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性能分析与诊断。 迁移测试报告。 推理迁移验收表。 ModelArts开发环境 ModelArts作为华为云上的 AI开发平台 ，提供交互式云上开发环境，包含标准化昇腾算力资源和完整的迁移工具链，帮助用户完成昇腾迁移的调测过程，进一步可在平台上将迁移的模型一键部署成为在线服务向外提供推理服务，或者运行到自己的运行环境中。

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本文介绍如何将开源框架的网络模型，例如Caffe、TensorFlow等框架训练好的模型，通过OMG（Offline Model Generator：离线模型生成器）将其转换成昇腾AI处理器支持的离线模型，模型转换过程中可以实现算子调度的优化、权值数据重排、量化压缩、内存使用优化等，可以脱离设备完成模型的预处理。OMG工具功能架构如图1所

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本文介绍编译自定义算子时所依赖的Framework组件的接口（这部分接口是内部接口，用户不需要调用）、自定义算子插件开发涉及的接口，接口主要包括非类成员函数、类成员函数，同时本文还介绍了与接口相关的宏。 关于如何使用这些接口进行自定义算子插件的开发以及代码的编译运行指导，请参见《TE自定义算子开发指导》。

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执行IDE-daemon-client命令后，将指定的命令发送Host侧，如果命令需要在Host侧执行，则直接执行；如果命令需要在Device侧执行，则再由Host侧连接Device，然后在Device侧执行命令，具体请参见IDE-daemon-client命令参考。目前IDE-daemon-client命令支持在Host侧服务器（PCI

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简介 在IoT数据分析服务资产模型中，可以通过“分析任务”对属性值进行相互运算，并将结果输出到某个属性。 “分析任务”包含三个部分 输入参数 计算公式 输出属性 下面将对“分析任务”进行详细介绍。 父主题： 分析任务定义

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本文介绍独立部署DDK（Device Development Kit）的安装过程以及常见问题处理方法，适用于基于后台命令行的方式进行开发的场景。

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本文介绍编译自定义算子时所依赖的Framework组件的接口（这部分接口是内部接口，用户不需要调用）、自定义算子插件开发涉及的接口，接口主要包括非类成员函数、类成员函数，同时本文还介绍了与接口相关的宏。关于如何使用这些接口进行自定义算子插件的开发以及代码的编译运行指导，请参见TE自定义算子开发指导。您可以在DDK包的安装目录下的ddk/i

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