从数据准备，特征提取，模型训练，到上线发布，提供端到端的IDE向导式开发环境，提升模型开发效率；支持各种主流算法框架，如Tensorflow，Spark ML，Caffe，MXNet等 云上推理验证 提供模型云端运行框架环境，用户可以在线验证模型推理效果，无须从零准备计算资源、搭建推理框架，

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GCC_HOME=/usr/local/gcc/9.1.0/ export PATH=$GCC_HOME/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=$GCC_HOME/lib:$GCC_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH export INCLUDE=$GCC_HOME/include:$INCLUDE

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设备。 云侧平台 1.技能开发 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，支持多种开发框架（如Caffe、TensorFlow等）。 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训练出的模型，也可导入用户线下开发的自定义模型。

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模型可以应用到新的数据中，得到预测、评价等结果。 业界主流的AI引擎有TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn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。 4.评估模型 训练得到模型之后

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分析等场景。应用软件如果使用到GPU的CUDA并行计算能力，可以使用P1型云服务器。常用的软件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度学习框架 RedShift for Autodesk 3dsMax、V-Ray for 3ds Max Agisoft

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含了框架管理器以及流程编排器。 对于昇腾AI处理器，L2执行框架提供了神经网络的离线生成和执行能力，可以脱离深度学习框架（如Caffe、TensorFlow等）使得离线模型（Offline Model，OM）具有同样的能力（主要是推理能力）。框架管理器中包含了离线模型生成器（Offline

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elArts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。 ModelArts的理念就是让AI开发变得更简单、更方便。

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口。用户无需关注集群和服务器，简单三步配置即可快速创建容器负载 大数据、AI计算 当前主流的大数据、AI训练和推理等应用（如Tensorflow、Caffe）均采用容器化方式运行，并需要大量GPU、高性能网络和存储等硬件加速能力，并且都是任务型计算，需要快速申请大量资源，计算任务完成后快速释放。

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URL path prefix split by '/'. Matching is done on a path element by element basis. A path element refers is the list of labels in the path split

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HOST_NAME：匹配请求中的 域名 ； PATH：匹配请求中的路径； 同一个转发策略下转发规则的type不能重复。 compare_type 是 String 转发匹配方式： type为HOST_NAME时，取值范围： EQUAL_TO：精确匹配； type为PATH时，取值范围： REGEX：正则匹配；

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响应示例 状态码： 200 查询目录结果 { "path" : "/date/test" } 状态码： 400 错误响应 { "errCode" : "SFS.TURBO.0100", "errMsg" : "invalid path" } 状态码： 404 错误响应，目录不存在 {

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3）设置环境变量。 将“export PATH=/usr/local/rsem/bin:$PATH”写入“/etc/profile”文件最后一行。 vim/etc/profile export PATH=/usr/local/rsem/bin:$PATH source/etc/profile

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https://{endpoint}/v3/{project_id}/agents/{agent_id}/remove-path { "remove_path" : [ "/tmp", "/home" ] } 响应示例 状态码： 200 OK { "removed" : [ "/tmp"

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/etc/profile 在倒数第三行输入“export PATH=$PATH:/usr/local/src/git-2.22.0/bin-wrappers/”，如下面加粗部分所示。 done export PATH=$PATH:/usr/local/src/git-2.22.0/bin-wrappers/

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b6ae7aa6b0594/agents/79bd9daa-884f-4f84-b8fe-235d58cd927d/add-path { "add_path" : [ "/home/hcp", "/opt/workspace/" ] } 响应示例 状态码： 200 OK { "added"

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URL path prefix split by '/'. Matching is done on a path element by element basis. A path element refers is the list of labels in the path split

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将“export PATH=/usr/local/rsem/bin:$PATH”写入“/etc/profile”文件最后一行。 vim/etc/profile export PATH=/usr/local/subread-2.0.1-source/bin:$PATH source/etc/profile

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参数类型 描述 path 是 String 合法的已存在的目录的全路径 capacity 否 Integer 目录的容量大小，单位：MB inode 否 Integer 目录的inode数量限制 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 path String

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of Path objects 客户端的备份路径 表5 Path 参数 参数类型 描述 id String 路径ID status String 路径状态，有available和remove两种状态 agent_id String 该路径所属于的客户端ID dir_path String

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