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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x86或ARM，不支持混合架构。 微服务开发框架版本要求 微服务开发框架推荐版本如下表所示。 如果已经使用低版本的微服务开发框架构建应用，建议升级到推荐版本，以获取最稳定和丰富的功能体验。 如果已使用Spring Cloud微服务开发框架开发了应用，推荐使用Spring Cloud

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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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使用预置框架构建 自定义镜像 原理介绍 如果先前基于预置框架且通过指定代码目录和启动文件的方式来创建的训练作业；但是随着业务逻辑的逐渐复杂，您期望可以基于预置框架修改或增加一些软件依赖的时候，可以使用预置框架构建自定义镜像，即在创建训练作业页面选择预置框架名称后，在预置框架版本下拉列表中选择“自定义”。

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图3 设置限流（Spring Cloud开发框架接入的微服务） 图4 设置限流（Java Chassis开发框架接入的微服务） 配置项 说明 范围 限流对象 访问该微服务的其他微服务。 说明： 此配置适用于Java Chassis开发框架接入的微服务。 在“限流对象”后的下拉列表可直接选择。

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Rainbow SDK 概述 使用Rainbow SDK（Spring Cloud框架） 使用Rainbow SDK（NUWA框架） 常见问题 日志处理 父主题： 运行时引擎SDK介绍

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准备模型训练代码 预置框架启动文件的启动流程说明 开发用于预置框架训练的代码 开发用于自定义镜像训练的代码 自定义镜像训练作业配置节点间SSH免密互信 父主题： 使用ModelArts Standard训练模型

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。 价值 根据用户的诉求，快速帮助用户生成满足DDD领域驱动设计的框架代码，并且内置稳定的安全防护能力和编码规范、API规范、数据规范，极大提升了用户开发效率和开发代码质量。 优势 生成满足DDD领域驱动设计的框架代码，开发人员更加专注于业务问题的解决，提高代码质量和开发效率，并且更好地支持不断演化的业务需求。

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encoding=utf-8，否则可能会出现中文乱码。 优势 丰富的框架支持 您可以使用常见的 Web 框架（例如 Nodejs Web 框架：Express、Koa）编写 Web 函数，也可以将您本地的 Web 框架服务以极小的改造量快速迁移上云。 减少请求处理环节 函数可以直接接收并处理

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txt”文件安装依赖包。使用预置框架创建训练作业请参考开发用于预置框架训练的代码指导。 使用预置框架 + 自定义镜像： 如果先前基于预置框架且通过指定代码目录和启动文件的方式来创建的算法；但是随着业务逻辑的逐渐复杂，您期望可以基于预置框架修改或增加一些软件依赖的时候，此时您可以使用预置框架 + 自定义

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Framework” 选择测试框架。 “Mock Framework”选择模拟框架。 “Mock Static Method” 是否模拟静态方法。 “Test Data Enhancement” 是否启动测试数据增强。 “Assertion Framework” 选择断言框架。 “Select

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了跨领域数据联合作战团队。华为已建立统一的数据分类管理框架，指导各领域进行分类管理。华为信息架构框架，通过政策发文明确信息架构的定义和构成要素，在公司层面建立统一的架构方法。基于ISO8000标准，华为建立了数据质量管理框架和运作机制，每年例行开展两次公司级数据质量度量，从“设计

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推理服务 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。 其中，“推理服务”主界面默认展示所有推理服务，用户可查

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、磁盘等。其产生的原因是为了解决原MapReduce框架的不足。最初MapReduce的committer还可以周期性的在已有的代码上进行修改，可是随着代码的增加以及原MapReduce框架设计的不足，在原MapReduce框架上进行修改变得越来越困难，所以MapReduce的c

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、磁盘等。其产生的原因是为了解决原MapReduce框架的不足。最初MapReduce的committer还可以周期性的在已有的代码上进行修改，可是随着代码的增加以及原MapReduce框架设计的不足，在原MapReduce框架上进行修改变得越来越困难，所以MapReduce的c

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、磁盘等。其产生的原因是为了解决原MapReduce框架的不足。最初MapReduce的committer还可以周期性的在已有的代码上进行修改，可是随着代码的增加以及原MapReduce框架设计的不足，在原MapReduce框架上进行修改变得越来越困难，所以MapReduce的c

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各种治理都在ASM数据面Envoy上执行，SDK作为开发框架，回归到开发框架的本来职能，作为一个纯净轻量的应用开发框架供用户开发代码。 多种基础设施：在方案中，数据面可以是容器，也可以是VM。服务可以是各种语言，本身开发框架也没有限制。统一通过网格的控制面下发流量规则，对所有形态的数据面进行一致的管理。

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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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软件、自启动项、Web站点、Web框架、中间件、内核模块、Web服务、Web应用、数据库资产，并展示资产的详细信息，帮助用户排查发现异常主机资产。 主机指纹 容器指纹 容器指纹采集容器的账号、开放端口、进程、软件、自启动项、Web站点、Web框架、中间件、Web服务、Web应用、

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aPaaS咨询与规划服务基于客户场景和业务目标，结合aPaaS业务面向客户提供企业数字化转型，aPaaS云服务框架咨询，包括客户场景的业务流咨询设计，aPaaS平台的定位以及与周边系统的集成方案，底层资源（算力、存储、网络）和平台框架的规划设计等。 父主题： 关于服务咨询

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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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