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发布和管理AI Gallery项目 在AI Gallery中，您可以将个人开发的Notebook代码免费分享给他人使用。 前提条件 在ModelArts的Notebook或者CodeLab中已创建好ipynb文件，开发指导可参见开发工具。 发布Notebook 登录ModelArts管理控制台，选择“开发环境
不在同一个主账号下，如何使用他人的自定义镜像创建Notebook？ 不是同一个主账号，用户A需要使用用户B的自定义镜像创建Notebook，此时需要用户B将此镜像共享给用户A，用户A将此共享镜像Pull下来注册后方可在Notebook中使用。详细操作如下： 用户B的操作： 登录容
数据准备使用流程 ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，能够支撑开发者从数据到AI应用的全流程开发过程，包含数据处理、算法开发、模型训练、模型部署等操作。并且提供AI Gallery功能，能够在市场内与其他开发者分享数据、算法、模型等。为了能帮用户快速准备大量高质量
开发Workflow的核心概念介绍 Workflow Workflow是一个有向无环图（Directed Acyclic Graph，DAG），由节点和节点之间的关系描述组成。 图1 Workflow介绍 节点与节点之间的依赖关系由单箭头的线段来表示，依赖关系决定了节点的执行顺序
在AI Gallery订阅商品失败怎么办？ AI Gallery是在ModelArts的基础上构建的开发者生态社区，提供模型、算法、HiLens技能、数据集等内容的共享。当您订阅商品失败可参照如下方式解决： 请检查您是否完成实名认证。 账号注册成功后，您需要完成“实名认证”才可以
必选：模型配置文件，文件名称固定为config.json，只允许放置一个 │ │ ├──customize_service.py 必选：模型推理代码，文件名称固定为customize_service.py，只允许放置一个，customize_service.py依赖的文件可以直接放model目录下
from hiai.nn_tensor_lib import NNTensor from hiai.nntensor_list import NNTensorList from model_service.hiai_model_service import HiaiBaseService
在ModelArts控制台，进入“开发空间 > Notebook”页面，创建TensorFlow或者PyTorch镜像的开发环境实例。创建成功后，单击开发环境实例操作栏右侧的“打开”，在线打开运行中的开发环境。 TensorBoard可视化训练作业，当前仅支持基于TensorFlow、PyT
商用资产由华为云云商店提供卖家发布和买家购买相关功能，AI Gallery仅提供列表展示。购买商业售卖的AI资产，本质上是购买算法、模型等AI资产的使用配额，在配额定义的约束下，有限地使用算法、模型等。 卖家发布AI类资产操作请参考发布AI资产类商品操作指导。买家购买相关功能请参考商品购买。
开发Workflow命令参考 开发Workflow的核心概念介绍 配置Workflow参数 配置Workflow的输入输出目录 创建Workflow节点 构建Workflow多分支运行场景 编排Workflow 发布Workflow 在Workflow中更新已部署的服务 Workflow高阶能力
编排，不会自动创建新的目录。 输出目录管理：开发者在编辑开发工作流时可以对所有的输出路径做统一管理，用户无需手动创建输出目录，只需要在工作流运行前配置存储根路径，并且可以根据开发者的目录编排规则在指定目录下查看输出的数据信息。此外同一个工作流的多次运行支持输出到不同的目录下，对不同的执行做了很好的数据隔离。
Standard模型训练 使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 基于ModelArts Standard运行GPU训练任务
ModelArts管理控制台的“总览”页 在“开发工具”区域下方，展示“CodeLab”简介卡片，单击“立即体验”，即可进入。 图1 CodeLab入口 AI Gallery页面提供的Notebook样例 在AI Gallery页面，单击“资产集市 > 开发 > Notebook”栏目中的任意Notebook样例，进入详情页。
进入JupyterLab主页后，可在“Notebook”区域下，选择适用的AI引擎，单击后将新建一个对应框架的ipynb文件。 由于每个Notebook实例选择的工作环境不同，其支持的AI框架也不同，下图仅为示例，请根据实际显示界面选择AI框架。 图4 选择AI引擎并新建一个ipynb文件 新建的ipynb文件将呈现在左侧菜单栏中。
导入AI应用对于镜像大小的限制 ModelArts部署使用的是容器化部署，容器运行时有空间大小限制，当用户的模型文件或者其他自定义文件，系统文件超过容器引擎空间大小时，会提示镜像内空间不足。 当前，公共资源池容器引擎空间的大小最大支持50G，专属资源池容器引擎空间的默认为50G，
创建AI应用规范参考 模型包结构介绍 模型配置文件编写说明 模型推理代码编写说明 自定义引擎创建模型规范 自定义脚本代码示例 父主题： 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
公共镜像：即预置在ModelArts内部的AI引擎。 可以选择界面显示的公共镜像，也可以单击“前往AI Gallery获取更多镜像”进入AI Gallery镜像页面。AI Gallery上发布了一些较高版本的PyTorch、MindSpore、TensorFlow镜像。进入AI Gallery镜像页
default=[1, 2], placeholder_format="int", description="这是一个list类型的参数，并且value类型为int") 父主题： 开发Workflow命令参考
Long 模型大小，单位为字节数。 model_status String 模型状态，取值为：publishing/published/failed。 description String 模型描述信息。 execution_code String 执行代码存放的OBS地址，名称
型训练、服务部署等过程。您需要准备如下算法和数据集。 准备一个图像分类算法（或者可以直接从AI Gallery搜索订阅一个“图像分类-ResNet_v1_50”算法）。 准备一个图片类型的数据集，请参考准备数据集。可从AI Gallery直接下载（例如：8类常见生活垃圾图片数据集）。
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