安全可靠 使用严格的身份认证和权限管理来保护您的API；实施精细的配额管理及流控管理以保护您的后端服务。 全生命周期管理 基于华为的最佳实践，覆盖API设计、开发、测试、发布、订阅与调测全流程。 父主题： 应用场景

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Standard创建模型部署在线服务 第三方推理框架迁移到ModelArts Standard推理自定义引擎 ModelArts Standard推理服务支持VPC直连的高速访问通道配置 ModelArts Standard的WebSocket在线服务全流程开发 从0-1制作 自定义镜像 并创建AI应用

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Jupyterlab特征工程选择数据增加时序数据选择，并支持多数据选择，对应特征工程章节操作截图全量更新。 2020-03-30 模型训练服务界面优化，模型训练服务操作界面截图全量更新。 2019-12-30 快速入门从鸢尾花分类建模变更为硬盘异常检测建模，资料全部重新写作。 2019-04-30

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2020-03-30 JupyterLab开发平台界面和功能优化，对应刷新“JupyterLab开发平台”章节全量内容。 模型训练服务的“模型训练”菜单界面优化，对应刷新“模型训练”章节全量内容。 模型训练服务的“模型管理”页面增加推理服务入口，对应刷新“发布推理服务”章节内容。 2019-12-30

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了一种端到端的灰度发布方案，来进行全链路流量控制，即全链路灰度。全链路流量控制功能将应用组件的相关版本隔离成一个独立的运行环境（即泳道），通过设置流控路由规则，将满足规则的请求流量路由到目标版本应用。 使用流程 图2 全链路流量控制使用流程 全链路流量控制的使用流程如图2所示。 使用前准备

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开“箱”即用，涵盖AI开发全流程，包含数据处理、模型开发、训练、管理、部署功能，可灵活使用其中一个或多个功能。 支持本地 IDE+ModelArts 插件远程开发能力，线上线下协同开发，开发训练一体化架构，支持大模型分布式部署及推理 统一管理 AI 开发全流程，提升开发效率，记录模型构建实验全流程 多场景部署，灵活满足业务需求

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PyTorch NPU训练指导 预训练、SFT全参微调训练、LoRA微调训练 介绍主流的开源大模型Llama系列、Qwen系列、Yi系列、Baichuan系列、ChatGLM系列等基于ModelArts DevServer的训练过程，训练使用PyTorch框架和昇腾NPU计算资源。训练后的模型可用于推理部署，搭建大模型问答助手。

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SDK、Agent Tiny SDK和LiteOS SDK。如下图所示，支持TCP/IP协议栈的设备集成Agent Lite SDK或Agent Tiny SDK后，可以直接与物联网平台通信。不支持TCP/IP协议栈的设备例如蓝牙设备、ZigBee设备等需要利用网关将设备数据转发给物联网平台，此时网关需要事先集成Agent

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础，数据架构和标准的统一是全流程高效运作、语言一致的前提。 当前企业数据面临很多的问题：没有统一的数据标准，各业务系统间数据无法充分共享，关键核心数据无法识别及跨系统无法拉通等。为有效管理企业数据资产，实现数据价值的最大化，急需建立一个完善的 数据治理 框架体系，为企业数字化转型打下坚实的数据基础。

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介绍语言处理相关知识，传统语音模型，深度神经网络模型和高级语音模型 自然语言处理 理论和应用 技术自然语言处理的预备知识，关键技术和应用系统 华为AI发展战略与全栈全场景解决方案介绍 介绍华为AI的发展战略和解决方案 ModelArts概览 介绍人工智能、机器学习、深度学习以及ModelArts相关知识

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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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应用平台（AppStage）是基于平台工程（Platform Engineering）理念打造的下一代应用全生命周期管理和AI原生应用生命周期管理平台，帮助客户快速高效地实现传统应用及AI原生应用全生命周期管理，为应用构建、运维和运营等生命周期管理活动提供自助式服务能力，目标是通过标准化和自动化的服务来提升用户体验

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流程和模式，方便开发者编码扩展，快速构建模型及应用。 产品架构 ModelArts是一个一站式的开发平台，能够支撑开发者从数据到AI应用的全流程开发过程。包含数据处理、模型训练、AI应用管理、AI应用部署等操作，并且提供AI Gallery功能，能够在市场内与其他开发者分享模型。

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维度提供的开发、测试、版本发布、托管部署、运维监控的全场景全生命周期管理。 基于运维数仓的数据开发与应用 介绍如何通过AppStage运维中心完成对业务实时数据的接入、处理、开发与应用。 基于Spring Cloud框架进行应用上云 以Spring Cloud Demo项目为例，

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更多Screen使用说明可参考Screen User's Manual。 通过py-spy工具分析卡死进程的调用栈并结合代码分析定位卡死问题 本文指导用户通过py-spy工具分析卡死进程的调用栈并结合代码分析定位卡死问题。 在ModelArts Standard控制台，选择“模型训练>训练作业”。

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此API用来根据技术栈ID查询技术栈。 根据技术栈ID修改技术栈 此API用来根据技术栈ID修改技术栈。 根据技术栈ID删除技术栈 此API用来根据技术栈ID删除技术栈。 发布和取消发布技术栈 此API用来发布和取消发布技术栈。 配置管理接口 表6 配置管理接口介绍 API 说明 创建配置分组

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准备训练模型适用的容器镜像。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、训练任务、性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调、超参配置、训练任务、性能查看。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调、超参配置、训练任务、性能查看。 父主题：

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可以通过跳板机方式访问业务所在的 服务器 ，适配不同企业网络管理场景。 支持中间件扫描 丰富的扫描场景 支持主流Web容器、前台开发框架、后台微服务技术栈的版本漏洞和配置合规扫描。 多扫描方式可选 支持通过标准包或者自定义安装等多种方式识别服务器的中间件及其版本，全方位发现服务器的漏洞风险。

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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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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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维度提供的开发、测试、版本发布、托管部署、运维监控的全场景全生命周期管理。 基于运维数仓的数据开发与应用 介绍如何通过AppStage运维中心完成对业务实时数据的接入、处理、开发与应用。 基于Spring Cloud框架进行应用上云 以Spring Cloud Demo项目为例，

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