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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从开发到运维提供一条龙服务。 图1 NUWA框架定位 基本功能 基础工程能力 支持自动化部署 模块选择加载 统一配置文件加载 统一日志配置 统一HCW监控&告警 统一秘钥管理 单元测试能力 服务接入能力 微服务开发框架 网关服务开发框架 平台公共能力 唯一ID服务 微服务流控能力

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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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： 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，此时您可以使用预置框架 + 自定义镜像的功能，即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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"fa520dddb6b54af51c8d1e6d19898656", "job_id": "01690387200_09ad14f155bb47e9bf2718ace57c73ed"} 父主题： 视频流审核

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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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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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、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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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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Body： { } 响应示例 { "total": 1, "ddosStatus": [ { "floating_ip_id": "18e6ace5-eb36-4196-a15e-1e000c24e026", "floating_ip_address": "139.9.116.167"

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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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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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5-dbebf7d9a720", "security_group_id" : "dc3ec145-9029-4b39-b5a3-ace5a01f772b", "vpc_id" : "85b20d7e-9eb7-4b2a-98f3-3c8843ea3574",

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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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"fa520dddb6b54af51c8d1e6d19898656", "job_id": "01690387200_09ad14f155bb47e9bf2718ace57c73ed"} 父主题： 视频流审核

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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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