基于Tomcat快速构建Java Web环境

ModelArts支持通过本地IDE环境远程连接到Notebook中，开发基于PyTorch、TensorFlow和MindSpore引擎的AI模型。具体操作流程如下图所示。 图1 使用本地IDE开发流程 配置本地IDE 在用户的PC端配置本地IDE环境。 支持通过PyCharm、VS Code、

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部署环境配置 安装前准备 安装JDK1.8或以上版本，具体参照第三章中1.1和2.1步骤 开始安装 使用root用户登录，进入安装包文件所在的路径，先使用命令：chmod +x Install_TW6.1.5.17_Enterprise_Linux.bin，为安装包文件增加可执行权限。

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部署环境配置 本章节主要讲述在linux环境下如何安装及配置金蝶中间件。 安装应用 服务器 确保所登录用户对AAS-V10.0.zip有可读写权限(在终端中用命令 ls -l AAS-V10.0.zip查看)，可通过以下命令将AAS-V10.0.zip解压缩到安装目录： 可参考以下命令(具体以实际为准)：

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部署环境配置 安装前准备 安装JDK1.8或以上版本，具体参照前面章节步骤 开始安装 使用root用户登录，进入安装包文件所在的路径， 执行命令：./java -jar tas-installer-2.8.5.jar -console，安装过程简单，此处省略。 启动和停止 安装成

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若为Atlas 200 DK开发者板环境，在终端窗口执行如下命令设置环境变量。export DDK_HOME=$HOME/tools/che/ddk/ddk export LD_LIBRARY_PATH=$DDK_HOME/uihost/lib/ export PYTHONPATH=$DDK_HOME/site-packages/te-0

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在页面上方选择您的Python安装路径，如图PyCharm配置python环境所示。选择好目标Python之后单击页面下方“Apply”完成配置。 图2 PyCharm配置python环境 在PyCharm中新建一个项目，并单击左下方“Terminal”按钮。分别执行以下命令安装SDK（该SDK

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以DDK安装用户ascend登录DDK所在服务器。 设置环境变量。 若为Atlas 200 DK开发者板环境，在终端窗口执行如下命令设置环境变量。 export DDK_HOME=$HOME/tools/che/ddk/ddk export LD_LIBRARY_PATH=$D

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配置CPP环境（Windows） 当前Windows 版本 CPP SDK基于visual studio 运行，确保已安装visual studio 2017。 依赖curl、openssl、boost、websocketpp软件，相关安装包已打包至SDK中，使用方法详见SDk的使用说明”。

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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更新“发布推理服务”章节。 2020-11-30 优化创建联邦学习工程章节，加入在模型训练服务创建联邦学习工程和联邦学习服务的关系描述。 2020-09-30 数据集详情界面优化，更新新建数据集和导入数据。 模型训练章节，针对AutoML自动机器学习，输出场景化资料。 模型管理界面优化，更新模型管理。

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在“操作”列单击“保存”，，并在“环境变量配置”页面单击“确定”，完成环境变量配置添加。 使配置生效。 如已完成组件部署，单击页面上方“生效配置”。在右侧弹框中确认配置信息，并单击“确定”，使配置生效。 如未完成组件部署，单击页面上方“配置并部署组件”，在右侧弹框中单击“确定”待部署执行完成后，配置生效。 更新环境变量

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环境变量配置： 父主题： API后端IAM认证

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配置CPP环境（Linux） c++版本需要在11及以上 cmake版本需要在3.14及以上 gcc-c++ 版本需要在5.4.0及以上 Linux版本CPP SDK依赖g++,cmake，此三项需要提前在机器安装，才能完成sdk编译和运行. CentOS yum install

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配置环境变量 概述 环境变量可以在不修改代码的情况下，将动态参数传递到函数，调整函数的执行行为。 应用场景 区分多环境：相同的函数逻辑，可根据部署环境的不同，配置不同的环境变量以区分。例如，通过环境变量给测试和开发环境配置不同的数据库。 配置加密：函数中访问其他服务的认证信息，例

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配置环境变量 本章节主要介绍环境变量的配置和使用。 使用场景 配置作业参数，当某参数隶属于多个作业，可将此参数提取出来作为环境变量，环境变量支持导入和导出。 简单模式和企业模式下，配置工作空间的环境变量的角色有所不同： 简单模式：工作空间的环境变量开发者和管理员都能创建或编辑环境

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Notebook开发环境中，调试和运行代码。本地IDE方式不影响用户的编码习惯，并且可以方便快捷的使用云上的Notebook开发环境。 本地IDE当前支持VS Code、PyCharm、SSH工具。PyCharm和VS Code还分别有专门的插件PyCharm Toolkit、VS

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后衔接关系的两个代码框的dataflow名字一致。 绑定源数据 进入迁移数据JupyterLab环境编辑界面，运行“Import sdk”代码框。 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 特征准备 > 绑定源数据”。界面新增“绑定迁移前的源数据”内容。 对应参数说明，如表1所示。

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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如果您想了解如何一键部署现有的模型，并在线使用模型进行预测，您可以参考基于ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署。 ModelArts同时提供了自动学习功能，帮助用户零代码构建AI模型，详细介绍请参见使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类。

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必现的问题，使用本地Pycharm远程连接Notebook调试。 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VS

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功能总览 全部 自动学习 Workflow 开发工具 算法管理 训练管理 AI应用管理 部署上线 镜像管理 资源池 AI Gallery ModelArts SDK 昇腾生态 自动学习 自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据

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