华为云 区块链 服务使用的底层框架是什么？ 华为云区块链服务使用HyperLedger开源框架。 HyperLedger，是由Linux基金会主导推广的区块链开源项目。目标是建立面向多种应用场景的分布式账簿平台的底层构架。Hyperledger在Hyperledger Fabric的

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适配和改造的主要工作项如下： 图1 改造工作项 针对不同框架的镜像，可能还需要做额外的适配工作，具体差异请见对应框架的操作步骤。 TFServing框架迁移操作步骤 Triton框架迁移操作步骤 TFServing框架迁移操作步骤 增加用户ma-user。 基于原生"tensorflow/serving:2

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SDXL Diffusers框架基于Devserver适配PyTorch NPU推理指导（6.3.902） 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的DevServer环境中部署Stable Diffusion的Diffusers框架，使用NPU卡进行推理。 方案概览 本

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SD1.5&SDXL Koyha框架基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.908） 训练场景和方案介绍 准备镜像环境 Finetune训练 LoRA训练 父主题： AIGC模型训练推理

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SD1.5&SDXL Koyha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 父主题： AIGC模型训练推理

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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，能够帮助用户生成图像。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite

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使用Java语言进行微服务开发。 ServiceComb引擎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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Diffusers框架基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.908） 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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使用Java语言进行微服务开发。 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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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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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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SD1.5&SDXL Diffusers框架基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.908） 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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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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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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SD1.5&SDXL Diffusers框架基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.908） SD WEBUI套件适配PyTorch NPU的推理指导（6.3.908） SD1.5&SDXL Diffusers框架基于DevServer适配PyTorch

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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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Php类型 APM支持的Php类型 APM支持Php类应用，目前已支持多种主流框架、web 服务器 、通讯协议、数据库等，可实现应用轻松接入。 表1 skywalking探针Php组件和框架 探针类型 组件 版本 skywalking探针 PDO 0.1.0+ skywalking探针

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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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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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