框架和框架集 更多内容
  • SD1.5&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训练指导(6.3.907) 训练场景方案介绍 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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  • SD1.5&SDXL Diffusers框架基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.908)

    SD1.5&SDXL Diffusers框架基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.908) 训练场景方案介绍 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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  • 基础支撑系统

    数据处理与标注:提供新建标注数据功能,数据类型需涵盖图像、视频、文本、表格、音频;可设置数据名称;支持按比例进行数据切分;支持将同一数据发布为不同版本,对数据进行跟踪与回溯;支持以Pascal Voc格式进行数据导出与导入;支持清单文件(manifest)格式进行数据导入;标注工具提

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  • 应用开发问题咨询指引

    huawei等SDK作为开源框架,版本的发布维护都由开源团队负责,目前已经在开源社区积累了诸多问题的解决经验,若在开发使用过程中遇到问题,请通过如下链接检索历史问题、提交新问题进行问题咨询: servicecomb-java-chassis开源框架 开源社区:https://github

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  • 应用场景

    开发能力不足,缺乏编码规范安全编码意识。 对云上数据库、中间件存储等服务不了解,缺乏云上服务对接能力。 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编码规范、API规范、数据规范,极大提升了用户开发效率开发代码质量。 优势

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  • 一般性问题

    在ModelArts中如何查看OBS目录下的所有文件? ModelArts数据保存到容器的哪里? ModelArts支持哪些AI框架? ModelArts训练推理分别对应哪些功能? 如何查看账号IDIAM用户ID ModelArts AI识别可以单独针对一个标签识别吗? Mo

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  • Spark2x与其他组件的关系

    Spark2x与其他组件的关系 SparkHDFS的关系 通常,Spark中计算的数据可以来自多个数据源,如Local File、HDFS等。最常用的是HDFS,用户可以一次读取大规模的数据进行并行计算。在计算完成后,也可以将数据存储到HDFS。 分解来看,Spark分成控制端(Driver)执行端(Ex

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  • 模板管理

    实现,比如:KPI异常检测服务使用了很多Python的框架,且需要自定义启动的方式;有些Case还需要使用Java、Tomcat。 包括如下缺点: 对模型包格式有约束。虽然云端推理框架对模型训练服务发布的推理服务,进行了适配封装,例如:预置若干必须的文件。还是对开发者增加了隐含

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  • 开发简介

    本文重点描述Spring CloudJava Chassis的开发指导,其他框架如Mesher开发的微服务应用使用 CS E引擎请参考Mesher使用CSE指南。 开发能力要求 本文档的主要目的就是说明这些开源微服务开发框架如何接入使用微服务引擎的功能,假设您已经熟悉掌握如下开发能力: 使用

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  • HTTP函数

    HTTP函数 该特性仅FunctionGraph v2版本支持。 概述 FunctionGraph支持两种函数类型,事件函数HTTP函数。HTTP函数专注于优化 Web 服务场景,用户可以直接发送 HTTP 请求到 URL 触发函数执行,从而使用自己的Web服务。HTTP函数只

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  • YARN应用开发简介

    e(MRv2/Yarn)框架具有更好的扩展性、可用性、可靠性、向后兼容性更高的资源利用率,以及能支持除了MapReduce计算框架外的更多的计算框架。 基本概念 ResourceManager(RM) RM是一个全局的资源管理器,负责整个系统的资源管理分配。它主要由两个组件构

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  • YARN应用开发简介

    e(MRv2/Yarn)框架具有更好的扩展性、可用性、可靠性、向后兼容性更高的资源利用率,以及能支持除了MapReduce计算框架外的更多的计算框架。 基本概念 ResourceManager(RM) RM是一个全局的资源管理器,负责整个系统的资源管理分配。它主要由两个组件构

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  • YARN应用开发简介

    e(MRv2/Yarn)框架具有更好的扩展性、可用性、可靠性、向后兼容性更高的资源利用率,以及能支持除了MapReduce计算框架外的更多的计算框架。 基本概念 ResourceManager(RM) RM是一个全局的资源管理器,负责整个系统的资源管理分配。它主要由两个组件构

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  • 传统微服务SDK结合

    统一策略管理:控制面使用ASM统一的控制面做服务发现治理规则管理,不需要独立的注册中心配置中心;数据面的服务发现、负载均衡各种治理都在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

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  • MapReduce基本原理

    数,用来保证所有映射的键值对共享相同的键组。 图1 分布式批处理引擎 MapReduce是用于并行处理大数据的软件框架。MapReduce的根源是函数性编程中的MapReduce函数。Map函数接受一组数据并将其转换为一个键/值对列表,输入域中的每个元素对应一个键/值对。Re

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  • JupyterLab简介及常用操作

    csv文件及图片等功能。 可以说,JupyterLab是开发者们下一阶段更主流的开发环境。JupyterLab支持更加灵活更加强大的项目操作方式,但具有Jupyter Notebooks一样的组件。 打开JupyterLab 选择状态为“运行中”的Notebook实例,单击“

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  • LoRA训练

    LoRA训练 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的LoRA训练过程。LoRA训练是指在已经训练好的模型基础上,使用新的数据进行LoRA微调以优化模型性能的过程。 启动SD1.5 LoRA训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh diffusers_lora_train

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

    Snt9B单机单卡。 获取软件镜像 表1 获取软件镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-6.3.907软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.907-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳,以包名发布的实际时间为准。 获取路径:Support-E

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  • 自定义Flink log4j日志输出级别不生效

    自定义Flink log4j日志输出级别不生效 用户问题 MRS 3.1.0群自定义Flink log4j日志级别不生效。 问题现象 在使用MRS 3.1.0群Flink数据分析时,将“$Flink_HOME/conf”目录下的“log4j.properties”文件中日志级别修改为INFO级别日志。

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  • YARN应用开发简介

    e(MRv2/Yarn)框架具有更好的扩展性、可用性、可靠性、向后兼容性更高的资源利用率,以及能支持除了MapReduce计算框架外的更多的计算框架。 基本概念 ResourceManager(RM) RM是一个全局的资源管理器,负责整个系统的资源管理分配。它主要由两个组件构

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  • 测试

    测试 CodeArts IDE集成了pytestunittest测试框架,让您可以轻松运行调试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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