Hibernate框架插入数据开启校验时报错 问题现象 客户从ORA模式数据库迁移到 GaussDB数据库 ，表结构使用DRS工具进行迁移，迁移后客户原业务代码不可用，Hibernate框架校验表结构报错。 Schema-validation: wrong column type encountered

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表1 用户介绍 用户角色 典型用户 用户场景 使用流程 AI应用使用者 AI软件集成方 硬件厂商 AI部署人员 AI运维人员 家庭：提高家庭安防。 商超：统计客流量等。 园区：检测车辆属性和车牌等。 工地：检测工人是否佩戴安全帽等。 参见： 设备部署技能流程 AI应用开发者 高校老师/学生

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ServiceStage微服务运行与治理框架 父主题： 图解应用管理与运维平台

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Web应用防火墙 支持哪些Web服务框架/协议？ Web应用防火墙部署在云端，与Web服务框架没有关系。 WAF通过对HTTP/HTTPS请求进行检测，识别并阻断SQL注入、跨站脚本攻击、网页木马上传、命令/代码注入、文件包含、敏感文件访问、第三方应用漏洞攻击、CC攻击、恶意爬虫扫

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华为HE2E（端到端）的DevOps实施框架，就是将整个软件价值交付过程完整展现出来，汇集业界先进实践的同时，也结合了华为自身30年研发经验，形成的一套可操作可落地的敏捷开发方法论，并基于华为云CodeArts工具链进行固化和承载。 下面让我们逐一解读HE2E DevOps实施框架的几个主要部分。 影响地图，回归商业的初心

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1-8B模型框架，创建并部署一个模型服务，实现对话问答。通过学习本案例，您可以快速了解如何在MaaS服务上的创建和部署模型。更多MaaS服务的使用指导请参见用户指南。 操作流程 开始使用如下样例前，请务必按准备工作指导完成必要操作。 步骤1：创建我的模型：使用模型广场的模型框架创建自定义模型。

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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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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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PLUS/G9 青春版/G700/G730 系统版本需要满足以下条件之一： HarmonyOS系统：HarmonyOS 2.0及以上。 基于安卓EMUI系统：EMUI(Emotion UI) 9.0~11.0。 信息APP版本需要满足以下条件之一： 11.1.0.551及以上 11

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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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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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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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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。 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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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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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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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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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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华为云DevStar为开发者提供业界主流框架代码初始化能力，通过GUI、API、CLI等多种方式，将按模板生成框架代码的能力推送至用户桌面。同时基于华为云服务资源、成熟的DevOps开发工具链和面向多场景的众多开发模板，提供一站式创建代码仓、自动生成框架代码、创建编译构建、测试、部署等流水线任务能力，使应用开发无需从零开始。

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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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