Development（精益开发） Microsoft Solution Framework (MSF) for Agile（微软解决方案框架敏捷版） Agile Data Method（敏捷数据方法） ASD（Adaptive Software Development，自适应软件开发）

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SD3 Diffusers框架基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907） Stable Diffusion（简称SD）是一种基于扩散过程的图像生成模型，应用于文生图场景，能够帮助我们生成图像。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite

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时候是为了通用，有时候则是一种不好的软件设计习惯。够用原则适用于自己设计或者调用已有的功能，使用时注意避免过度设计。 性能可观测 在业务系统开发维护阶段，采取措施（例如在关键点插入代码，探测器）使测试和分析负载场景、资源需求、性能目标达成一致。使用监控工具来分析历史趋势，并识别支

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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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华为云DevStar为开发者提供业界主流框架代码初始化能力，通过GUI、API、CLI等多种方式，将按模板生成框架代码的能力推送至用户桌面。同时基于华为云服务资源、成熟的DevOps开发工具链和面向多场景的众多开发模板，提供一站式创建代码仓、自动生成框架代码、创建编译构建、测试、部署等流水线任务能力，使应用开发无需从零开始。

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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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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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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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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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模型验证是基于新的数据集或超参，对模型训练服务已打包的模型进行验证，根据验证报告判断当前模型的优劣。 云端推理框架 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，只需将模型包加载到云端推理框架，一键发布成云端Web Service推理服务，帮助用户高效低成本完成模型验证。

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训练作业的创建方式介绍 创建方式 适用场景 使用预置框架创建训练作业 如果您已在本地使用一些常用框架完成算法开发，您可以选择常用框架，创建训练作业来构建模型 使用 自定义镜像 创建训练作业 如果您开发算法时使用的框架并不是常用框架，您可以将算法构建为一个自定义镜像，通过自定义镜像创建训练作业。

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服务，如果遇到框架使用问题而非插件问题，请到对应开源社区提问。 关键信息 为了方便问题的快速定位，提issue时务必提供详细的关键信息，提供可以复现问题的Demo。 以servicecomb-java-chassis为例，请提供如下关键信息： 框架相关日志：默认框架日志会与业务日志一起打印，并且会在根目录下生成cse

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模板管理 云端推理框架新增模板能力，用户在云端推理框架发布推理服务时，可以使用系统预置的模板，将模型包发布成推理服务。 背景信息 在模型训练服务“模型管理”界面发布的推理服务，仅封装了Tensorflow类型的模型。对模型包格式上限制导致定制会比较多。或者使用特殊环境的Case难

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测试代码 Python扩展支持使用unittest和pytest框架进行测试。CodeArts可以帮助您配置框架集成，并提供专用的“测试”视图，让您能够方便地识别和运行测试。 以下是一个如何创建和运行一个unittest测试的示例。 创建一个测试对象，也就是新建一个名为 “inc_dec

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Diffusers框架基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907） 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的DevServer环境中部署Stable Diffusion模型对应SD1.5和SDXL的Diffusers框架，使用NPU卡进行推理。

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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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Cloud和Java Chassis微服务开发框架接入微服务引擎，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接入微服务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开发的微服务应用使用

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在菜单栏中，选择“高级设置”。 在“兼容性设置”页签中，开启“页面组件的渲染框架由Vue2升级为Vue3”开关。 图1 高级设置 当前版本的高级页面中，提供了Vue2和Vue3两种框架的组件，如果需要使用Vue2框架的组件，需要关闭“页面组件的渲染框架由Vue2升级为Vue3”，否则会提示图2中信息。 图2

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SD1.5&SDXL Diffusers框架基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907） 训练场景和方案介绍 准备镜像环境 Finetune训练 LoRA训练 Controlnet训练 父主题： AIGC模型训练推理

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5&SDXL Diffusers框架基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907） SD1.5&SDXL Diffusers框架基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907） SD3 Diffusers框架基于DevServer适配PyTorch

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MapReduce输入输出(InputFormat，OutputFormat) MapReduce框架根据用户指定的InputFormat切割数据集，读取数据，并提供给map任务多条键值对进行处理，决定并行启动的map任务数目。MapReduce框架根据用户指定的OutputFormat，把生成的键值对输出为特定格式的数据。

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