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管理配置项 配置项（ConfigMap）是一种用于存储工作负载所需配置信息的资源类型，配置项允许您将配置文件从容器镜像中解耦，从而增强容器工作负载的可移植性。 配置项价值如下： 使用配置项功能可以帮您管理不同环境、不同业务的配置。 方便您部署相同工作负载的不同环境，配置文件支持多版本
创建配置项 功能介绍 创建配置项 URI POST /v3/{project_id}/ai-mgr/configmaps 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID 表2 Query参数 参数 是否必选
更新配置项 功能介绍 根据配置项id更新配置项信息 URI PUT /v3/{project_id}/ai-mgr/configmaps/{config_map_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 config_map_id 是 String 配置项ID，从专业版
模型转换失败怎么办？ 如果模型转换失败，可通过查看日志信息来查看模型转换失败的原因，进而针对性地解决问题。 查看模型转换日志：通过查看模型转换日志，定位模型转换失败的原因。 解决模型转换问题：针对模型转换失败的原因解决问题，此处列举常见的问题原因以及解决方法。 查看模型转换日志 登录华为
查询技能列表 功能介绍 获取技能列表。 URI GET /v1/skill-market/skills 表1 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 limit 否 Integer 每页显示的条目数量, 最大 100，默认值 10 offset 否 Integer 查询的起始位置
查询技能列表 功能介绍 获取技能列表。 URI GET /v1/skill-market/skills 表1 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 limit 否 Integer 每页显示的条目数量, 最大 100，默认值 10 offset 否 Integer 查询的起始位置
Tensorflow算子边界 “.om”模型支持的Tensorflow算子边界如表1所示。 表1 TensorFlow算子边界 序号 Python API C++ API 边界 1 tf.nn.avg_pool AvgPool Type：Mean 【参数】 value：4-D tensor
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