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配置&编译框架简介 Huawei LiteOS使用Kconfig文件配置系统，基于GCC/Makefile实现组件化编译。 不论是Linux下使用make menuconfig命令配置系统，还是Windows下使用Huawei LiteOS Studio进行图形化配置，Huawei

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MoXing MoXing是ModelArts自研的组件，是一种轻型的分布式框架，构建于TensorFlow、PyTorch、MXNet、MindSpore等深度学习引擎之上，使得这些计算引擎分布式性能更高，同时易用性更好。MoXing包含很多组件，其中MoXing Framew

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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步骤2：框架配置 框架配置和基本配置一样，需要您根据实际情况进行勾选配置，不同的配置会呈现不同的效果。 是否启用模板，默认不启用，如需启用，在下拉框中选择已创建的模板。创建模板具体操作请参考创建架构模板。 选择模板后，模板配置将自动带入包括“框架配置”和“生成策略”。 选择参考框架。

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搭建ThinkPHP框架 简介 ThinkPHP遵循Apache2开源许可协议发布，是一个免费、开源、快速、简单的面向对象的轻量级PHP开发框架，是为了敏捷WEB应用开发和简化企业应用开发而诞生。本文介绍如何在华为云上使用CentOS 7.2操作系统的实例搭建ThinkPHP框架。 前提条件

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将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小，重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考各个模型深度学习训练加速框架的选择，如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-ZeRO-1，Deepspeed-Z

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MoXing MoXing是ModelArts自研的组件，是一种轻型的分布式框架，构建于TensorFlow、PyTorch、MXNet、MindSpore等深度学习引擎之上，使得这些计算引擎分布式性能更高，同时易用性更好。MoXing包含很多组件，其中MoXing Framew

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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数据治理 框架 数据治理框架 数据治理模块域 数据治理各模块域之间的关系

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数据治理框架 数据治理框架制定如下： 图1 数据治理框架 父主题： 数据治理框架

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语言和框架支持 CodeArts IDE内置了强大的Java语言支持和编码辅助功能。此外，它还为JavaScript和TypeScript的Web开发提供了丰富的内置支持，为HTML、 CSS 、S CS S和JSON等Web技术也提供了出色的工具支持。

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CMF 云迁移框架 云迁移框架（Cloud Migration Framework，以下简称CMF）是站在客户视角的上云迁移方法论，它来源于华为云的经验和大型企业上云的优秀实践，为企业上云提供完整的上云指导。企业上云的整体思路是，先整体规划，然后小范围试点，最后再大规模上云。按照

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服务开发框架详解 整体结构介绍 单Module base/service DDD 父主题： AstroPro学堂

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保护用户隐私的一系列最佳实践。 性能效率支柱： 聚焦于如何设计出高性能的架构。作为基本的质量属性，性能的重要性和性能失败后果的严重性是无须质疑的。性通效率支柱为性能设计、性能优化提供一些技术方法和手段，可以用于系统的软件性能工程，也可用于指导性能调整和优化。 成本优化支柱： 专注

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ModelArts支持哪些AI框架？ ModelArts的开发环境Notebook、训练作业、模型推理（即AI应用管理和部署上线）支持的AI框架及其版本，不同模块的呈现方式存在细微差异，各模块支持的AI框架请参见如下描述。 统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascen

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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多样，还为模型提供了深度和广度的语言学习基础，使其能够生成更加自然、准确且符合语境的文本。 通过对海量数据的深入学习和分析，盘古大模型能够捕捉语言中的细微差别和复杂模式，无论是在词汇使用、语法结构，还是语义理解上，都能达到令人满意的精度。此外，模型具备自我学习和不断进化的能力，随

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据有诸多好处，它可以保证不同 服务器 上访问数据的一致性，减少不同服务器上分别保留数据带来的数据冗余等。另外以 AI 生态中非常流行的开源深度学习框架PyTorch为例，PyTorch默认会通过文件接口访问数据，AI算法开发人员也习惯使用文件接口，因此文件接口是最友好的共享存储访问方式。

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AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通

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