基于Tomcat快速构建Java Web环境

基于Tomcat快速构建Java Web环境

    大数据环境部署 更多内容
  • 物联中心应用环境部署

    物联中心应用环境部署 部署组网 图1 部署组网 配置要求 硬件配置要求 两台 服务器 标准16c64G内存,磁盘空间要求300G以上的存储空间,用于安装信息物理整合系统。 两台服务器标准4c16G内存,磁盘空间要求300G以上的存储空间,用于安装信息物理操作系统。 两台服务器标准16

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 多地域环境灾备部署,多账号协同部署

    多地域环境灾备部署,多账号协同部署 为解决软件开发者在部署应用时受地域、权限等限制影响,部署服务推出应用级跨region高可用容灾部署、企业内多账号间跨账号协同部署等功能,保证业务的灵活性、连续性及安全性。 支持部署范围如下: Kubernetes(CCE集群)系列部署步骤 FunctionGraph系列部署步骤

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 在运行环境或沙箱环境编辑Astro大屏应用

    在运行环境或沙箱环境编辑Astro屏应用 使用说明 在AstroZero运行环境中,支持对Astro Canvas屏页面进行二次编辑和配置。在AstroZero运行环境中,编辑Astro Canvas应用与在开发环境中操作基本一致,仅入口不同。 操作步骤 参考登录管理中心中操作,登录AstroZero管理中心。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 自动化部署DataHub环境

    aHub 部署脚本】 进入部署脚本根路径,执行脚本,开始部署 # 登录helm repo,账号请联系供应商 helm registry login -u Username -p Password convertlab.tencentcloudcr.com # 开始安装, helm

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 自动化部署ADHub环境

    联系供应商获取license,下载【ADHub 部署脚本】 进入部署脚本根路径,执行脚本,开始部署 #根据terraform 执行采买脚本后输出信息获取中间件数据库连接信息,修改ADHub部署脚本yaml文本信息 #登录mysql数据库创建ADHub系统所需数据库 > create database

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 自动化部署DMHub环境

    下载【DMHub 部署脚本】 进入部署脚本根路径,执行脚本,开始部署 # 登录helm repo,账号请联系供应商 helm registry login -u Username -p Password convertlab.tencentcloudcr.com # 开始安装, helm

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 在运行环境或沙箱环境导入/查看Astro大屏应用

    在运行环境或沙箱环境导入/查看Astro屏应用 Astro屏应用可以从A环境导出,然后从B环境导入,从而实现不同环境之间的屏资产快速迁移。 前提条件 若屏页面的某些数据来源于某个轻应用或行业应用里定义的接口,您需要先将该接口所在的应用发布到B环境(沙箱或运行环境),并在B环境中安装该应用。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 教育应用市场RomaExchange环境部署

    教育应用市场RomaExchange环境部署 购买部署基线RomaExchange 配置RomaExchange 切换教育环境 父主题: 实施步骤

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 在Notebook调试环境中部署推理服务

    \"string\"}}}" }' Step5 推理性能和精度测试 推理性能和精度测试操作请参见推理性能测试和推理精度测试。 父主题: 主流开源模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.908)

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 在推理生产环境中部署推理服务

    预测-openai 在线服务的更多内容介绍请参见文档查看服务详情。 Step5 推理性能测试 推理性能测试操作请参见推理性能测试。 父主题: 主流开源模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.908)

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 在Notebook调试环境中部署推理服务

    tible.py --base-path 模型权重地址 --draft-path 小模型权重地址 --base-weight-name 模型包含lm_head的权重文件名 --draft-weight-name 小模型权重文件名 模型包含lm_head的权重文件名可从model

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 在推理生产环境中部署推理服务

    tible.py --base-path 模型权重地址 --draft-path 小模型权重地址 --base-weight-name 模型包含lm_head的权重文件名 --draft-weight-name 小模型权重文件名 模型包含lm_head的权重文件名可从model

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 在Notebook调试环境中部署推理服务

    llama2-13b 24576 24576 说明:机器型号规格以卡数*显存大小为单位,如4*64GB代表4张64GB显存的NPU卡。 父主题: 主流开源模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.905)

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 在推理生产环境中部署推理服务

    推理性能和精度测试 推理性能和精度测试操作请参见推理性能测试和推理精度测试。 父主题: 主流开源模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.905)

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 数据运营方准备环境

    数据运营方准备环境 环境准备 概述:ROMA Connect实例发放后,配置参数提供了实例内组件的公共参数配置,通过修改配置参数,可以调整组件的相关功能配置。该章节根据运营平台的可信访问的需求,对ROMA Connect的实例进行参数配置,以满足APP验证、公网访问等功能的使用要求。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 大容量数据库

    容量数据容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题: 分区表

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 大容量数据库

    容量数据容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题: 分区表

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 在推理生产环境中部署推理服务

    预测-openai 在线服务的更多内容介绍请参见文档查看服务详情。 Step5 推理性能测试 推理性能测试操作请参见推理性能测试。 父主题: 主流开源模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906)

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 在Notebook调试环境中部署推理服务

    gemma-7b 1 8 1 32 说明:机器型号规格以卡数*显存大小为单位,如4*64GB代表4张64GB显存的NPU卡。 父主题: 主流开源模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.907)

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 在推理生产环境中部署推理服务

    caused "exec: \"/home/mind/model/run_vllm.sh\": permission denied",请参考附录:模型推理standard常见问题问题6重新构建镜像。 Step4 调用在线服务 进入在线服务详情页面,选择“预测”。 若以vllm接口启动服

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 在Notebook调试环境中部署推理服务

    ue "best_of":2 Step5 推理性能和精度测试 推理性能和精度测试操作请参见推理性能测试和推理精度测试。 父主题: 主流开源模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906)

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了