如果切换了Notebook的规格，那么只能在Notebook进行单机调测，不能进行分布式调测，也不能提交远程训练作业。 当前仅支持PyTorch和MindSpore AI框架，如果MindSpore要进行多机分布式训练调试，则每台机器上都必须有8张卡。 本文档提供的调测代码中涉及到的OBS路径，请用户替换为自己的实际OBS路径。

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可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧版体验式开发模式下，模型

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pipeline的最终输出结果确认迁移效果。如果精度和性能都没有问题，则代表迁移完成。 对比图片生成效果 在CPU上推理onnx，将原始onnx和适配完成的MindSpore Lite pipeline输出的结果图片进行对比，在这里保证输入图片及文本提示词一致。如果差异较为明显可以进行模型精度调优。 确认性能是否满足要求

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ook实例时明确AI引擎和版本，包括适配的芯片。 开发环境给用户提供了一组预置镜像，主要包括PyTorch、Tensorflow、MindSpore系列。用户可以直接使用预置镜像启动Notebook实例，在实例中开发完成后，直接提交到ModelArts训练作业进行训练，而不需要做适配。

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/home/ma-user/README #然后选择要source的环境 source /home/ma-user/miniconda3/bin/activate MindSpore-python3.7-aarch64 #输入python并回车，进入python环境 python #使用moxing import

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Ascend驱动版本与Cann软件版本的兼容关系 Ascend驱动版本 支持Cann软件版本 基础镜像 c81-22.0.0.3 5.1.0 mindspore_1.7.0-cann_5.1.0-py_3.7-euler_2.8.3-aarch64 tensorflow_1.15.0-cann_5

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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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基于Spark实现车主驾驶行为分析 购买链接 物联网 基于物联网平台构建智慧路灯应用 购买链接 人工智能 基于昇腾AI处理器的算子开发 购买链接 使用MindSpore训练手写数字识别模型 购买链接 听歌识曲-抖音小视频背景音乐识别 购买链接 开发与运维 基于ServiceStage托管和治理天气预报应用

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/home/ma-user/README #然后选择要source的环境 source /home/ma-user/miniconda3/bin/activate MindSpore-python3.7-aarch64 #输入python并回车，进入python环境 python 然后参考文件传输进行OBS传输操作。

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如果无法确认哪些包或文件可以不安装，那么可以选择一个较小的镜像来重建Notebook，然后在其中再安装需要的软件或文件。目前公共镜像中占用空间最小的是mindspore1.7.0-py3.7-ubuntu18.04。 父主题： 自定义镜像 故障

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omize_service.py, 只允许放置一个 customize_service.py依赖的文件可以直接放model目录下 MindSpore模型包结构 OBS桶/目录名 |── resnet | ├── model 必选： 固定子目录名称，用于放置模型相关文件 |

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支持使用多种业界主流AI算法框架，如Tensorflow、PyTorch、Spark_MLlib、MXNet等，及华为自研AI框架MindSpore。提供丰富的CPU、GPU和华为自研Ascend芯片资源，进行模型训练。 模型管理 模型训练服务统一的模型管理菜单。集成在线VSCo

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环境。 ModelArts支持通过JupyterLab工具在线打开Notebook，开发基于PyTorch、TensorFlow和MindSpore引擎的AI模型。具体操作流程如图1 使用JupyterLab在线开发调试代码所示。 图1 使用JupyterLab在线开发调试代码 操作步骤

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支持MindSpore MindSpore是一个全场景AI计算框架，它的特性是可以显著减少训练时间和成本（开发态）、以较少的资源和最高能效比运行（运行态），同时适应包括端、边缘与云的全场景（部署态）。 在ModelArts的训练、开发环境功能中，支持选用MindSpore框架构建模型。

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Scikit Learn 9：XGBoost-Sklearn 10：Pytorch 13：Ascend-Powerd-Engine 17: MindSpore-GPU engine_id Long 训练作业的引擎ID。 engine_name String 训练作业的引擎名称。 engine_version

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Ascend-mindx-toolbox 5.0.1.1 Docker 24.0.7 Ascend-docker-runtime 5.0.1.1 MindSpore Lite 2.1.0-cp37-cp37m Mpich 3.2.1 镜像名称：HCE2.0-Arm-64bit-for-Snt9B-BareMetal-with-23

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各方向都有独立的认证证书，无捆绑关系。 HCIP-AI-MindSpore Developer 华为认证AI MindSpore开发高级工程师培训考试券 建议与HCIP-AI-MindSpore Developer 华为认证AI MindSpore开发高级工程师培训配套使用。 HCIP-AI

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CANN：cann_8.0.rc3 容器镜像OS：hce_2.0 PyTorch：pytorch_2.1.0、pytorch_2.2.0 MindSpore：MindSpore 2.3.0 FrameworkPTAdapter：6.0.RC3 如果用到CCE，版本要求是 CCE Turbo v1.28及以上

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sorFlow、PyTorch、MindSpore、Image、Custom、Template。 not_model_type 否 String 模型类型，查询不属于该类型的模型列表。可选值为TensorFlow、PyTorch、MindSpore、Image、Custom、Template。

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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、PyTorch、MindSpore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。 ModelArts的理念就是让AI开发变得更简单、更方便。

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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 String 模型归属租户。

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