ModelArts支持哪些AI框架？ ModelArts的开发环境Notebook、训练作业、模型推理（即AI应用管理和部署上线）支持的AI框架及其版本，不同模块的呈现方式存在细微差异，各模块支持的AI框架请参见如下描述。 统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascen

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ModelArts Standard资源监控概述 为了满足用户对资源使用的监控诉求，ModelArts Standard提供了多种监控查看方式。 方式一：通过ModelArts Standard控制台查看 您在可通过ModelArts控制台的总览页或各模块资源监控页签查看监控指标。具体涉及以下几个方面：

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创建ModelArts数据集 在ModelArts进行数据准备，首先需要先创建一个数据集，后续的操作如数据导入、数据分析、数据标注等，都是基于数据集来进行的。 数据集的类型 当前ModelArts支持如下格式的数据集。 图片：对图像类数据进行处理，支持 .jpg、.png、.jpeg、

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创建ModelArts数据清洗任务 前提条件 数据已准备完成：已经创建数据集或者已经将数据上传至OBS。 确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。 创建数据处理任务 登录ModelArts管理控制台，在左侧的导航栏中选择“资产管理>数据处理”，进入“数据处理”页面。 在

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创建ModelArts数据增强任务 前提条件 数据已准备完成：已经创建数据集或者已经将数据上传至OBS。 确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。 创建数据处理任务 登录ModelArts管理控制台，在左侧的导航栏中选择“数据准备>数据处理”，进入“数据处理”页面。 在

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查看ModelArts相关审计日志 在您开启了 云审计 服务后，系统会记录ModelArts的相关操作，且控制台保存最近7天的操作记录。本节介绍如何在云审计服务管理控制台查看最近7天的操作记录。 操作步骤 登录云审计服务管理控制台。 在管理控制台左上角单击图标，选择区域。 在左侧导航

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ModelArts Standard准备工作 配置ModelArts Standard访问授权 创建并管理工作空间 创建OBS桶用于ModelArts存储数据

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/{training_job_id} modelarts:trainJob:delete - √ √ 查询训练作业详情 GET /v2/{project_id}/training-jobs/{training_job_id} modelarts:trainJob:get - √ √

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况。 表1 ModelArts的资源类型 资源类型 说明 ModelArts-Notebook ModelArts的开发环境Notebook对应的资源类型。 ModelArts-TrainingJob ModelArts的训练作业对应的资源类型。 ModelArts-RealtimeService

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训练管理 ModelArts modelarts:trainJob:* modelarts:trainJobLog:* modelarts:aiAlgorithm:* modelarts:image:list modelarts:network:get modelarts:workspace:get

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list modelarts:devserver:get modelarts:devserver:delete modelarts:devserver:start modelarts:devserver:stop modelarts:devserver:sync 创建实例、查询实

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打通，定制驱动，定制作业类型。 scope 是 Array of strings 资源池支持的作业类型。用户创建标准资源池时至少选择一种，物理资源池支持全部选择。可选值如下： Train：训练作业 Infer：推理作业 Notebook：Notebook作业 resources 是

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在ModelArts AI Gallery发布技能 开发者完成技能的开发、调试后，可以把自己的技能分享发布至ModelArts AI Gallery中，同时您可以设置相关费用，基于其他用户的订购，可收到相应的报酬。 前提条件 已完成技能开发，且技能已完成安装调试，调试结果满足业务诉求。

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在左侧菜单栏选择“访问权限控制>桶策略”，检查当前OBS桶是否允许子用户访问。 检查训练作业的代码目录和启动文件地址 进入ModelArts管理控制台，在“作业管理 > 训练作业”中查找到对应的“运行失败”的训练作业，单击作业“名称/ID”进入详情页。 在详情页左侧栏中，查看代码目录和启动文件选择

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ToolKit创建并调试训练作业 由于AI开发者会使用PyCharm工具开发算法或模型，为方便快速将本地代码提交到ModelArts的训练环境，ModelArts提供了一个PyCharm插件工具PyCharm ToolKit，协助用户完成SSH远程连接Notebook、代码上传、提交训练作业、将训练

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Turbo共享文件存储创建ModelArts训练任务。 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中选择“训练管理 > 训练作业”，进入“训练作业”列表。 单击右上角的“创建训练作业”，进入“创建训练作业”页面，在该页面填写训练作业相关参数信息。 填写训练作业相关参数信息，以下配

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作业开发 作业开发概述 新建作业 编排作业 保存作业 父主题： 实时分析

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作业开发 作业开发流程 新建作业 开发Pipeline作业 开发批处理单任务SQL作业 开发实时处理单任务 MRS Flink SQL作业 开发实时处理单任务MRS Flink Jar作业 开发实时处理单任务 DLI Spark作业 调度作业 提交版本 发布作业任务 （可选）管理作业

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表1 训练作业支持的命令 命令 命令详情 get-job 查询ModelArts训练作业列表及详情。 get-log 查询ModelArts训练作业运行日志。 get-engine 查询ModelArts训练AI引擎。 get-event 查询ModelArts训练作业事件。 get-flavor

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作业 单击“作业”，会展示教师发布的所有作业。 图1 作业列表 作业需在作业提交截⽌时间之前完成，如未在该时间之前提交作业的，系统将在提交截⽌时间到时⾃动提交。 如作业未做答，系统将不⾃动提交； 未批阅或未分配批阅任务的作业，可撤回修改后重新提交。 图2 作业提交 如作业为互评作

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自定义镜像 使用场景 在AI业务开发以及运行的过程中，一般都会有复杂的环境依赖需要进行调测并固化。面对开发中的开发环境的脆弱和多轨切换问题，在ModelArts的AI开发最佳实践中，通过容器镜像的方式将运行环境进行固化，以这种方式不仅能够进行依赖管理，而且可以方便的完成工作环境切换

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