STS SDK 概述 使用STS SDK（Spring Cloud框架） 使用STS SDK（NUWA框架） 常见问题

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切分为若干独立的数据块，由map任务（task）以完全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下：

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维中心及运行时引擎进行工程创建、代码开发、打包发布，部署上线的全过程。具体请参考基于Spring Cloud框架进行应用上云。 父主题： 使用Spring Cloud框架实现应用开发

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、快速修复，代码快速索引、代码智能补全、代码片段和重构等编码辅助能力。支持Flask、Django等常见Web开发框架和基于Pytest和Unittest的测试框架，具备灵活的调试能力。提供卓越Python编码体验。 父主题： 产品特性

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Chassis微服务开发框架接入ServiceComb引擎，能够获得好的开发体验和技术支持。使用其他开发框架，比如使用Mesher接入ServiceComb引擎依赖于开源社区技术支持。 本文重点描述Spring Cloud和Java Chassis的开发指导，其他框架如Mesher开发

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Cloud Map SDK 概述 使用Cloud Map SDK（Spring Cloud框架） 使用Cloud Map SDK（NUWA框架） 常见问题

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框架提供了图像处理单元以及视频编解码能力的调用接口，用户可以根据实际情况，将图像的解码/视频的解码放到Device上，以减少从Host到Device传输的数据量，同时降低数据传输时间开销和带宽压力。 在Host侧，通过调用Matrix框架提供HIAI_DMalloc申请Devic

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MapReduce是运行在YARN之上的一个批处理计算框架。MRv1是Hadoop 1.0中的MapReduce实现，它由编程模型（新旧编程接口）、运行时环境（由JobTracker和TaskTracker组成）和数据处理引擎（MapTask和ReduceTask）三部分组成。该框架在扩展性、容错性（JobT

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测试 CodeArts IDE集成了pytest和unittest测试框架，让您可以轻松运行和调试Python测试用例。 将测试框架集成到项目中 运行测试 启动配置 父主题： Python

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初始化nodejs项目，下载koa框架，文件夹中会新增node_modules文件夹和package.json、package-lock.json文件。 npm init -y npm i koa 创建index.js文件，在index.js文件中引入koa框架，koa框架的使用参考koa指南。

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图解应用管理与运维平台 ServiceStage简介 ServiceStage应用调度与资源管理框架 ServiceStage微服务运行与治理框架 ServiceStage应用智能化运维

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提供开发工具和插件、技能开发、轻量级集群等功能，支持用户部署AI技能到多种异构的端侧设备上并进行统一管理。 AI开发框架ModelBox（开源） 提供了一套统一的端边云AI应用开发和运行时框架，帮助开发者快速开发音视频、NLP等AI应用，并将AI应用部署到云、边缘、端侧设备。

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当前业务依赖的第三方软件列表（自行编译的第三方软件列表）。 例如：Faiss等。 - 推理框架 TensorRT/Triton/MSLite等。 例如： 2个推理模型使用TensorRT框架，5个使用Triton框架。 通过stable-diffusion的WebUI提供AIGC推理服务。 -

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基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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0及以上版本且未开启安全认证时，支持此功能。 目前支持将SpringCloud框架和Dubbo框架开发的java应用通过Sermant Agent注册到ServiceComb引擎中。 SpringCloud框架请参考基于Sermant Agent接入的SpringCloud应用实现标签路由功能。

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。 解决方法 可在开发环境下使用mvn dependency:tree命令查看依赖树，排查微服务开发框架同netty版本是否匹配。 例如，ServiceComb 2.0.1开发框架所匹配的netty依赖版本为4.1.45.Final。 使用maven管理复杂依赖关系，请参考：https://servicecomb

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函数功能 设置框架类型。 函数原型 OpRegistrationData& FrameworkType(domi::FrameworkType fmk_type); 参数说明 参数 输入/输出 说明 fmk_type 输入 框架类型 0：caffe 3：tensorflow 父主题：

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支持用户通过本地上传或者AI市场导入的方式，导入模型包。 2 模型包名称 模型包的名称。 版本 模型包生成时的版本。 模型类型 模型的AI算法框架类型。 运行环境 AI算法框架匹配的Python语言版本。 创建时间 模型包生成的时间。 来源 模型包的来源。包括模型训练服务、本地上传和AI市场导入三种来源。

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。 解决方法 可在开发环境下使用mvn dependency:tree命令查看依赖树，排查微服务开发框架同netty版本是否匹配。 例如，ServiceComb 2.0.1开发框架所匹配的netty依赖版本为4.1.45.Final。 使用maven管理复杂依赖关系，请参考：https://servicecomb

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件，并且该文件框架符合编译构建服务支持的框架类型。 图形化构建 在配置构建步骤中，添加“单元测试报告”构建步骤。 参数说明如下： 参数项 说明 步骤显示名称 构建步骤的名称，可自定义修改。 工具版本 根据需要选择工具版本。 单元测试 测试报告类型：选择单元测试的框架，目前仅支持“junit”。

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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Notebook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3 选择AI引擎并新建一个Notebook 新建的Notebook文件将呈现在左侧菜单栏中。

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