创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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发并转换模型后，针对Ascend芯片，其模型输入目录需要满足一定的规范要求。华为HiLens当前对模型输入目录的要求如下： 针对基于Caffe框架的模型，执行模型导入（转换）时，其输入目录需符合如下规范。 | |---xxxx.caffemodel 模型参数文件，输入目录下有且只能有一个，必填。

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设置算法启动方式（预置框架） 图1 使用预置框架创建算法 需根据实际算法代码情况设置“代码目录”和“启动文件”。选择的预置框架和编写算法代码时选择的框架必须一致。例如编写算法代码使用的是TensorFlow，则在创建算法时也要选择TensorFlow。 表1 使用预置框架创建算法 参数 说明

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使用STS SDK（Spring Cloud框架） 引入STS SDK 在pom.xml中添加STS SDK依赖。 <dependency> <groupId>com.huawei.wisecloud.sts</groupId> <artifact

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使用Spring Cloud框架实现应用开发 Spring Cloud概述 准备工作 开发指导 实践案例

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将测试框架集成到项目中 CodeArts IDE提供了与JUnit和TestNG测试框架的集成，让您轻松运行和调试Java测试用例。在开始之前，请确保为项目定义了JDK，如使用Java项目中所述。 您可以通过在pom.xml（对于Maven）或build.gradle（对于Gra

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以PyTorch框架创建训练作业（新版训练） 本节通过调用一系列API，以训练模型为例介绍ModelArts API的使用流程。 概述 使用PyTorch框架创建训练作业的流程如下： 调用认证鉴权接口获取用户Token，在后续的请求中需要将Token放到请求消息头中作为认证。 调

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华为HiLens上可以运行哪些TensorFlow和Caffe的模型？ 准确地说，华为HiLens上只能运行“om”模型，华为HiLens管理控制台的“模型导入（转换）”功能支持将部分TensorFlow/Caffe模型转换成“om”模型。 当前可支持的TensorFlow/Caffe算子范围请参

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数据治理 组织架构框架 数据治理可以采用集中化（全时投入）和虚拟化（部分投入）混合的组织模式。结合具备专业技能的专职数据治理人员和熟悉业务和IT系统的已有人员，在运作上实现数据治理团队的快速构建和能力导入，捆绑业务、IT开发和数据团队利用已有人员熟悉度快速切入重点工作。 在工作内容和责任上具体到三层的工作组织：

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eference_caffenet python/caffe/imagenet/ilsvrc_2012_mean.npy https://github.com/BVLC/caffe/tree/master/python/caffe/imagenet outputimg/ 创建一个

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定义测试IO操作的数据量，如果未指定runtime这类参数，fio会将指定大小的数据量全部读/写完成，然后才停止测试。 该参数的值，可以是带单位的数字，比如size=10G，表示读/写的数据量为10GiB；也可是百分数，比如size=20%，表示读/写的数据量占该设备总文件的20%的空间。 numjobs 定义测试的并发线程数。

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使用Rainbow SDK（NUWA框架） 引入Rainbow SDK Rainbow SDK依赖Cloud Map的注册和发现能力，在引入Rainbow SDK之前，要先引入STS SDK和Cloud Map SDK，并完成STS和Cloud Map的初始化，具体请参见使用STS

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支持HiLens AI应用交易。 工具/插件 支持华为RPA-WeAutomate工具在线体验和购买使用。 支持下载设备对应的工具和插件，如ModelBox SDK等，并将其添加到设备中。 AI应用框架 支持基于HiLens Framework(已停止演进)开发的AI技能并作为相应技能的管理平台。

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技能开发完成后可发布到AI Gallery或直接部署到端侧设备。 对接AI开发框架ModelBox，提供 开发者工具 与插件，高效开发AI应用。 技能市场 用户可自行挑选并订购所需技能，一键安装到端侧即可运行各种AI技能。 开发者可自定义开发技能并发布到AI Gallery分享给他人部署。

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读Alluxio文件 功能简介 获取Alluxio上某个指定文件的内容。 代码样例 用于获取Alluxio上某个指定文件的内容。 以下为部分代码片段： /** * read file * @throws java.io.IOException */ private void read()

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keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data(args.data_url) x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

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808）与我们联系。 常见问题 为什么要下线模型转换？ ModelArts模型转换向AI开发者提供了便捷的模型转换页面，将Tensorflow和Caffe框架的模型格式转换为MindSpore的模型格式，即模型后缀为.om，使之能在昇腾硬件中进行推理。由于产品演进规划，后续昇腾硬件推理时主要使用后缀为

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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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算法模型负责关键的AI推理，逻辑代码负责处理模型推理的结果。因此在HiLens Studio开发技能时，需要将模型导入HiLens Studio。 本章节介绍如何将在ModelArts开发的模型导入HiLens Studio，以及针对非“om”格式的模型，如何在HiLens Studio进行模型转换。

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什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

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