Web应用防火墙 WAF

 

华为云Web应用防火墙WAF对网站业务流量进行多维度检测和防护,结合深度机器学习智能识别恶意请求特征和防御未知威胁,全面避免网站被黑客恶意攻击和入侵。

 
 
 

    web前端三大主流框架 更多内容
  • 场景介绍

    场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite Server上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。

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  • 概述

    概述 应用场景 本服务适用于业务代码及静态页面混合WEB前端组件托管场景。用户可以将业务代码部分制作镜像后部署到CAE,静态文件部分存储到与该组件关联的并行文件系统中,即可实现混合业务和静态文件的前端组件托管。组件部署后,用户可以通过更新并行文件系统中的静态页面文件来实现实时更新前台应用。

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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 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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  • AI开发基本流程介绍

    常是一个或多个机器学习或深度学习模型,模型可以应用到新的数据中,得到预测、评价等结果。 业界主流的AI引擎有TensorFlow、PyTorch、MindSpore等,大量的开发者基于主流AI引擎,开发并训练其业务所需的模型。 评估模型 训练得到模型之后,整个开发过程还不算结束,

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  • 场景介绍

    场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架LlamaFactory+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite Server上的微调方案,包括sft全参和lora 微调。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。

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  • 基础支撑系统

    ,而不需要关心底层的技术。同时,ModelArts支持Tensorflow、PyTorch、MindSpore等主流开源的AI开发框架,也支持开发者使用自研的算法框架,匹配您的使用习惯。 ModelArts的理念就是让AI开发变得更简单、更方便。 ModelArts是一个一站式的

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  • 主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.907)

    主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.907) 场景介绍 准备工作 预训练 SFT全参微调训练 LoRA微调训练 查看日志和性能 训练脚本说明 常见错误原因和解决方法 父主题: LLM大语言模型训练推理

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  • FinOps团队

    使用云资源。 促进跨部门协作,推动成本优化和资源利用率提升。 在组织内部推广FinOps文化和理念。 深入了解FinOps框架和云成本管理最佳实践。 熟悉主流云平台的计费模式和成本管理工具。 熟悉常用的云成本优化方法。 具备项目管理能力,能够推动跨部门的协作和变革。 IT部门内部培养或者外聘

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  • 使用ModelArts Studio的DeepSeek-R1模型框架实现对话问答

    Studio的DeepSeek-R1模型框架实现对话问答 仅“华东二”和“西南-贵阳一”区域支持使用ModelArts Studio大模型即服务平台(MaaS)。 场景描述 本案例用于指导用户使用ModelArts Studio大模型即服务平台(下面简称为MaaS)的DeepSeek-R1模型框架,快速实现对

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  • 场景介绍

    场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite Cluster上的训练方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。

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  • 昇腾云服务6.3.904版本说明

    三方大模型,包名:AscendCloud-3rdLLM PyTorch框架下支持如下模型训练: llama2-7b llama2-13b llama2-70b qwen-7b qwen-14b qwen-72b baichuan2-13b chatglm3-6b PyTorch框架下支持如下模型推理: llama-7B

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  • 使用ModelArts Studio的Qwen2-7B模型框架实现对话问答

    Studio的Qwen2-7B模型框架实现对话问答 仅“华东二”和“西南-贵阳一”区域支持使用ModelArts Studio大模型即服务平台(MaaS)。 场景描述 本案例用于指导用户使用ModelArts Studio大模型即服务平台(下面简称为MaaS)的Qwen2-7B模型框架,创建并部署一

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  • 附录:指令微调训练常见问题

    n_batch_size调小,重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级,可参考各个模型深度学习训练加速框架的选择,如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-ZeRO-1,Deepspeed-ZeRO-1替换为Deepspeed-

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  • 方案概述

    种容器和功能组件,包括Web容器、EJB容器、RMI服务容器、Web服务平台、JCA服务、数据库连接池、事务控制组件等,并支持各种成熟开发框架,以帮助用户快速构建各种业务应用处理系统,为企业级信息化建设构建基础应用平台。 方案架构 该解决方案部署架构如下图所示: 图1 方案架构图

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  • 使用JupyterLab在线开发和调试代码

    ebook、操作终端、编辑MarkDown文本、打开交互模式、查看csv文件及图片等功能。可以说,JupyterLab是开发者们下一阶段更主流的开发环境。 ModelArts支持通过JupyterLab工具在线打开Notebook,开发基于PyTorch、TensorFlow和M

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  • Linux Polkit 权限提升漏洞预警(CVE-2021-4034)

    P已公开,风险较高。 Polkit(PolicyKit)是一个用于在类Unix操作系统中控制系统范围权限的组件。pkexec是Plokit框架中的一部分,执行具有提升权限的命令,是sudo的替代方案。请使用Polkit的用户及时安排自检并做好安全加固。 参考链接:https://www

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  • 场景介绍

    场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。

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  • 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.907)

    主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.907) 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明

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  • 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.908)

    主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.908) 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明

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  • 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.909)

    主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.909) 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明

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  • 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906)

    主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906) 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 父主题: LLM大语言模型训练推理

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