0”。实现了安全加固，Flink和web server交互的内容将不会被缓存。 防止劫持： 说明：由于点击劫持（ClickJacking）和框架盗链都利用到框架技术，所以需要采用安全措施。 安全加固：添加“X-Frame-Options”安全头域，给浏览器提供允许一个页面可否在“ifram

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server交互的内容将不会被缓存。 防止劫持： 适用于 MRS 3.x及之后版本。 说明：由于点击劫持（ClickJacking）和框架盗链都利用到框架技术，所以需要采用安全措施。 安全加固：添加“X-Frame-Options”安全头域，给浏览器提供允许一个页面可否在“ifram

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Diffusers框架基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907） 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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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 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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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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com/product/cdn.html DDoS防护 https://www.huaweicloud.com/product/aad.html 对象存储服务 https://www.huaweicloud.com/product/obs.html 视频直播 https://www

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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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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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com/product/cdn.html DDoS防护 https://www.huaweicloud.com/product/aad.html 对象存储服务 https://www.huaweicloud.com/product/obs.html 视频直播 https://www

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com/product/cdn.html DDoS防护 https://www.huaweicloud.com/product/aad.html 对象存储服务 https://www.huaweicloud.com/product/obs.html 视频直播 https://www

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topic_0000001256679455.html 查询资源类型列表 https://support.huaweicloud.com/api-bpconsole/zh-cn_topic_0000001256519451.html 根据云服务类型查询资源列表 https://support

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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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frameBackground 框架背景颜色 根据传入色值设置背景颜色，不传入默认当前页面样式 HTML合法颜色值（#000000-#ffffff），默认是#2a2e36（深灰） videoBackground 视频背景颜色 根据传入色值设置背景颜色，不传入默认当前页面样式 HTML合法颜色值（#

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debug，示例：h5://${appId}.dev.debug/html/index.html。 返回说明 无。 请求示例 ES6示例 HWH5.navigateToWecode({ uri: 'h5://XXXX/html/index.html?#/test', extraData:

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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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