者工具和插件。 云侧平台（基础版与专业版共有功能） AI应用开发 提供统一技能开发框架，封装基础组件，简化开发流程，提供统一的API接口，支持多种深度学习开发框架。 提供模型训练、开发、调试、部署、管理一站式服务，无缝对接用户设备。 在云侧模型管理中导入ModelArts训练出的

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分析贯穿整个上云周期，整体框架如下： 图1 云迁移框架 其中有5个阶段是全局任务，即项目级的任务，包括评估规划、上云准备、云上架构设计、整体批次规划、云上运维与治理。有2个阶段是应用级的任务，即每个应用迁移都要执行一个小循环。小循环内按调研、设计、部署、迁移、验证、切换、保障7个

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数据治理 框架 数据治理框架 数据治理模块域 数据治理各模块域之间的关系

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数据治理框架 数据治理框架制定如下： 图1 数据治理框架 父主题： 数据治理框架

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语言和框架支持 CodeArts IDE内置了强大的Java语言支持和编码辅助功能。此外，它还为JavaScript和TypeScript的Web开发提供了丰富的内置支持，为HTML、 CSS 、S CS S和JSON等Web技术也提供了出色的工具支持。

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服务开发框架详解 整体结构介绍 单Module base/service DDD 父主题： AstroPro学堂

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使用预置框架简介 如果订阅算法不能满足需求或者用户希望迁移本地算法至ModelArts上训练，可以考虑使用ModelArts支持的预置框架实现算法构建。这种方式在创建算法时被称为“使用预置框架”模式。 以下章节介绍了如何使用预置框架创建算法。 如果需要了解ModelArts模型训

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通常为了降低开发难度、提升AI应用的性能，开发者会基于深度学习推理框架开发AI应用，例如Google开源的MediaPipe、腾讯开源的TNN等。ModelArts提供了基于华为云ModelBox推理框架的开发环境，它具备如下优点： 提供开箱即用的云上AI应用开发环境，预置高性能推理框架ModelBox、加速卡

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环境配置故障 Notebook提示磁盘空间已满 Notebook中使用Conda安装Keras 2.3.1报错 父主题： 开发环境（新版Notebook）

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支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间； 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI 、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算； 支持控制流和数据流的分离，

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自动学习 垃圾分类（使用新版自动学习实现图像分类） 预置算法 使用AI Gallery的预置算法训练模型 订阅模型部署在线服务 一键完成商超商品模型部署 自定义镜像 用于推理部署 从0-1制作自定义镜像并创建AI应用 05 自动学习 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低

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规格限制 是否支持sudo提权？ 是否支持apt-get？ 是否支持Keras引擎？ 是否支持caffe引擎？ 是否支持本地安装MoXing？ Notebook支持远程登录吗？ 父主题： Notebook

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选择算法的学习方式 ModelArts支持用户根据实际需求进行不同方式的模型训练。 离线学习 离线学习是训练中最基本的方式。离线学习需要一次性提供训练所需的所有数据，在训练完成后，目标函数的优化就停止了。使用离线学习的优势是模型稳定性高，便于做模型的验证与评估。 增量学习 增量学习

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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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卓越架构技术框架简介 卓越架构技术框架（Well-Architected Framework）聚焦客户业务上云后的关键问题的设计指导和最佳实践。 以华为公司和业界最佳实践为基础，以韧性、安全性、性能效率、成本优化与卓越运营五个架构关注点为支柱，打造领先的卓越架构技术框架，支撑客户完

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练，支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管 为数据参与方提供可视化的数据使用流图，提供插件化的 区块链 对接存储，实现使用过程的可审计、可追溯。 容器化部署 容器化的多方

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对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通常可以归纳为几个步骤：确定目的、准备数据、训练模型、评估模型、部署模型。 图1 AI开发流程 确定目的

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导入模型 如何将Keras的.h5格式模型导入到ModelArts中 导入模型时，模型配置文件中的安装包依赖参数如何编写？ 使用自定义镜像创建在线服务，如何修改默认端口 ModelArts平台是否支持多模型导入 导入AI应用对于镜像大小的限制 父主题： 模型管理

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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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e”的参数名称写错了。keras官方文档中说明参数“lr”已重命名为“learning_rate”，在训练代码中必须写成“learning_rate”才能调用成功。keras官方文档请参见https://github.com/keras-team/keras/releases/tag/2

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