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面向不同经验的AI开发者，提供便捷易用的使用流程。
使用CodeLab免费体验Notebook 面向众多开发者，ModelArts提供了CodeLab功能，一方面，一键进入开发环境，同时预置了免费的算力规格，可直接免费体验Notebook功能；另一方面，针对AI Gallery社区发布的Notebook样例（.ipynb格式文件），
AI Gallery使用流程 AI Gallery提供了模型、数据集、AI应用等AI数字资产的共享，为高校科研机构、AI应用开发商、解决方案集成商、企业级/个人开发者等群体，提供安全、开放的共享及交易环节，加速AI资产的开发与落地，保障AI开发生态链上各参与方高效地实现各自的商业价值
它巧妙地结合了后端即服务（Backend as Service）和LLMOps的理念，提供了一套易用的界面和API，加速了开发者构建可扩展的生成式AI应用的过程。 操作步骤 在Dify界面右上角单击用户头像，选择“设置”。
Standard Workflow Workflow是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具，核心是将完整的机器学习任务拆分为多步骤工作流，每个步骤都是一个可管理的组件，可以单独开发、优化、配置和自动化。
发布模型到AI Gallery 除了Gallery提供的已有资产外，还可以将个人创建的资产发布至Gallery货架上，供其他AI开发者使用，实现资产共享。 模型资产上架 登录AI Gallery，选择右上角“我的Gallery”。
垃圾分类 自动学习 图像分类 该案例基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产，让零AI基础的开发者完成“图像分类”的AI模型的训练和部署。
如果固件驱动安装失败，可先根据报错信息在开发者社区搜索解决方案。 安装命令如下： 安装固件，安装完后需要reboot重启机器。 chmod 700 *.run # 注意替换成实际的包名 .
业界主流的AI引擎有TensorFlow、PyTorch、MindSpore等，大量的开发者基于主流AI引擎，开发并训练其业务所需的模型。 评估模型 训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。
开发者可根据场景需要，将节点中的相关字段（如算法超参）通过Placeholder的形式透出，支持设置默认值，供用户修改配置使用。 属性总览（Placeholder） 属性 描述 是否必填 数据类型 name 参数名称，需要保证全局唯一。
开发者可以通过Workflow进行有向无环图（Directed Acyclic Graph，DAG）的开发，整个DAG的执行就是有序的任务执行模板，依次执行从数据标注、数据集版本发布、模型训练、模型注册到服务部署环节。
开发者可以通过浏览器入口以Notebook方式访问，也可以通过VSCode远程开发的模式直接接入到云上环境中完成迁移开发与调测，最终生成适配昇腾的推理应用。 当前支持以下两种迁移环境搭建方式： ModelArts Standard：在Notebook中，使用预置镜像进行。
发布镜像到AI Gallery 除了Gallery提供的已有资产外，还可以将个人创建的资产发布至Gallery货架上，供其他AI开发者使用，实现资产共享。 镜像资产上架 登录AI Gallery，选择右上角“我的Gallery”。
模型配置文件编写说明 模型开发者发布模型时需要编写配置文件config.json。模型配置文件描述模型用途、模型计算框架、模型精度、推理代码依赖包以及模型对外API接口。 配置文件格式说明 配置文件为JSON格式，参数说明如表1所示。
计费说明 ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署AI应用，管理全周期AI工作流。
发布数据集到AI Gallery 除了Gallery提供的已有资产外，还可以将个人创建的资产发布至Gallery货架上，供其他AI开发者使用，实现资产共享。 数据集资产上架 登录AI Gallery，选择右上角“我的Gallery”。
ModelArts提供了AI全流程开发的套餐包，面向有AI基础的开发者，提供机器学习和深度学习的算法开发及部署全功能，包含数据处理、模型开发、模型训练、模型管理和模型部署流程。
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”才可以正常使用服务。具体认证方式请参见实名认证。
从技术上看，ModelArts底层支持各种异构计算资源，开发者可以根据需要灵活选择使用，而不需要关心底层的技术。同时，ModelArts支持Tensorflow、PyTorch、MindSpore等主流开源的AI开发框架，也支持开发者使用自研的算法框架，匹配您的使用习惯。
问题描述 从OBS中或者从容器镜像中导入模型时，开发者需要编写模型配置文件。模型配置文件描述模型用途、模型计算框架、模型精度、推理代码依赖包以及模型对外API接口。配置文件为JSON格式。
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