Dockerfile 创建镜像 docker build -t abi:v1 . -t：镜像的名字及标签 通过 -f Dockerfile 文件的位置 docker build -f /opt/Dockerfile -t abi:v1 . 上下文路径 ，是指 docker 在构建镜像，有时候

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我的自学课程操作 登录用户平台。 单击顶部菜单栏的学习任务菜单。 进入学习任务页面，单击【自学课程】菜单 进入我的自学课程页面，卡片形式展示我学习和我收藏的课程信息。 图5 我的自学课程 单击【课程卡片】，弹出课程的详情页面，可以查看课程的详细信息开始课程的学习。 父主题： 实施步骤

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运行维护等流程式操作学习，贴切企业实际项目工程，让学生用户通过云端实验操作以及课程学习，真正了解真实的项目案例开发操作。 实现真正的开放式实验室 传统实验室过于依赖基础硬件资源，造成实训平台受多方面因素影响，体验性差，学习效率不高。基于华为云构建的实训云学习平台不受本地物理环境影

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执行login命令时“重启Docker服务”请使用默认选项“不重启”。 当您登录私有仓库时，Docker在.docker/config.json文件中包含私有仓库的有效凭证，该凭证默认使用Base64编码存储，建议您使用docker-credential-pass、gpg对Docker进行安全加固。

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images命令可以执行成功，表示Docker已安装，此步骤可跳过。 以linux x86_64架构的操作系统为例，获取Docker安装包。您可以使用以下指令安装Docker。 curl -fsSL get.docker.com -o get-docker.sh sh get-docker.sh 准备名为context的文件夹。

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、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自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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在实验环境中，用户可以根据自己的需求和学习目标，进行各种实验和操作，如运行程序、调试代码、测试应用、进行网络配置等。 请勿在实验环境中进行敏感或破坏性操作 沙箱实验室 沙箱实验室由搜索栏、实验方向、课程筛选和沙箱实践列表三部分组成，用户可通过搜索框对沙箱实践进行查询。 图1 沙箱实验室 实验方向 课程筛选

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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使用Docker run运行容器 Docker是一个开源的应用容器引擎。容器引擎是Kubernetes（k8s）最重要的组件之一，负责管理镜像和容器的生命周期。使用Docker，无需配置运行环境，镜像中会包含一整套环境，同时进程间是隔离的，不会相互影响。 Docker容器都是由d

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自己制作Docker镜像，主要有两种方法：制作快照方式获得镜像（偶尔制作的镜像）：在基础镜像上，比如Ubuntu，先登录镜像系统并安装Docker软件，然后整体制作快照。Dockerfile方式构建镜像（经常更新的镜像）：将软件安装的流程写成DockerFile，使用Docker build构建成Docker镜像。如果后续镜像没有变化，可

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IP地址。 安装Docker环境。 参考安装Docker Engine，为本地PC安装Docker。 参考安装Docker Engine和安装Docker Compose为ELK所部署的服务器安装Docker和Docker Compose。 参考安装Docker Compose为

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原生Docker应用接入APM 如果有一个已部署Java应用的镜像，可以在原生docker启动命令中添加java探针所需参数，启动镜像即可将Java应用接入APM，即可在拓扑、事务界面上查看应用情况。 前提条件 已在Docker中部署Java应用。 操作流程 步骤一：开通APM 请参考开通和购买。

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为Docker应用安装Agent 前提条件 部署APM Agent时，必须确保接入APM的机器与APM服务网络连通，Agent才能正常工作。可使用Telnet命令测试目标机器与APM服务器网络是否连通。例如，以检查华北-北京四区域，且接入方式选择“增强型探针”的连通性为例，请登录

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执行命令，每个命令一行。支持的docker命令可参考编译构建支持的Docker命令。 ignore_fail string 用于控制当前步骤执行失败后是否继续执行下一个步骤。 true：是。 为空：否。 编译构建支持的Docker命令 docker login：登录docker仓库。 用法：docker

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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Standard自动学习 ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别是什么？ 在ModelArts中图像分类和物体检测具体是什么？ 在ModelArts自动学习中模型训练图片异常怎么办？ 在ModelArts自动学习中，如何进行增量训练？ 创建自动学习项目时，如何快速创建OBS桶及文件夹？

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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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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