当前业务依赖的第三方软件列表（自行编译的第三方软件列表）。 例如：Faiss等。 - 推理框架 TensorRT/Triton/MSLite等。 例如： 2个推理模型使用TensorRT框架，5个使用Triton框架。 通过stable-diffusion的WebUI提供AIGC推理服务。 -

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使用预置框架构建 自定义镜像 原理介绍 如果先前基于预置框架且通过指定代码目录和启动文件的方式来创建的训练作业；但是随着业务逻辑的逐渐复杂，您期望可以基于预置框架修改或增加一些软件依赖的时候，可以使用预置框架构建自定义镜像，即在创建训练作业页面选择预置框架名称后，在预置框架版本下拉列表中选择“自定义”。

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图解应用管理与运维平台 ServiceStage简介 ServiceStage应用调度与资源管理框架 ServiceStage微服务运行与治理框架 ServiceStage应用智能化运维

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图3 设置限流（Spring Cloud开发框架接入的微服务） 图4 设置限流（Java Chassis开发框架接入的微服务） 配置项 说明 范围 限流对象 访问该微服务的其他微服务。 说明： 此配置适用于Java Chassis开发框架接入的微服务。 在“限流对象”后的下拉列表可直接选择。

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Framework” 选择测试框架。 “Mock Framework”选择模拟框架。 “Mock Static Method” 是否模拟静态方法。 “Test Data Enhancement” 是否启动测试数据增强。 “Assertion Framework” 选择断言框架。 “Select

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准备模型训练代码 预置框架启动文件的启动流程说明 开发用于预置框架训练的代码 开发用于自定义镜像训练的代码 自定义镜像训练作业配置节点间SSH免密互信 父主题： 使用ModelArts Standard训练模型

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。 价值 根据用户的诉求，快速帮助用户生成满足DDD领域驱动设计的框架代码，并且内置稳定的安全防护能力和编码规范、API规范、数据规范，极大提升了用户开发效率和开发代码质量。 优势 生成满足DDD领域驱动设计的框架代码，开发人员更加专注于业务问题的解决，提高代码质量和开发效率，并且更好地支持不断演化的业务需求。

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encoding=utf-8，否则可能会出现中文乱码。 优势 丰富的框架支持 您可以使用常见的 Web 框架（例如 Nodejs Web 框架：Express、Koa）编写 Web 函数，也可以将您本地的 Web 框架服务以极小的改造量快速迁移上云。 减少请求处理环节 函数可以直接接收并处理

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了跨领域数据联合作战团队。华为已建立统一的数据分类管理框架，指导各领域进行分类管理。华为信息架构框架，通过政策发文明确信息架构的定义和构成要素，在公司层面建立统一的架构方法。基于ISO8000标准，华为建立了数据质量管理框架和运作机制，每年例行开展两次公司级数据质量度量，从“设计

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基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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。 解决方法 可在开发环境下使用mvn dependency:tree命令查看依赖树，排查微服务开发框架同netty版本是否匹配。 例如，ServiceComb 2.0.1开发框架所匹配的netty依赖版本为4.1.45.Final。 使用maven管理复杂依赖关系，请参考：https://servicecomb

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0及以上版本且未开启安全认证时，支持此功能。 目前支持将Spring Cloud框架和Dubbo框架开发的java应用通过Sermant Agent注册到ServiceComb引擎中。 Spring Cloud框架请参考Spring Cloud应用实现标签路由功能。 目前只支持基于线程池模型的异步调用。

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软件、自启动项、Web站点、Web框架、中间件、内核模块、Web服务、Web应用、数据库资产，并展示资产的详细信息，帮助用户排查发现异常主机资产。 主机指纹 容器指纹 容器指纹采集容器的账号、开放端口、进程、软件、自启动项、Web站点、Web框架、中间件、Web服务、Web应用、

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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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推理服务 云端推理框架提供模型云端运行框架环境，用户可以在线验证模型推理效果，无须从零准备计算资源、搭建推理框架，只需将模型包加载到云端推理框架，一键发布成云端Web Service推理服务，帮助用户高效低成本完成模型验证。 其中，“推理服务”主界面默认展示所有推理服务，用户可查

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支持用户通过本地上传或者AI市场导入的方式，导入模型包。 2 模型包名称 模型包的名称。 版本 模型包生成时的版本。 模型类型 模型的AI算法框架类型。 运行环境 AI算法框架匹配的Python语言版本。 创建时间 模型包生成的时间。 来源 模型包的来源。包括模型训练服务、本地上传和AI市场导入三种来源。

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。 解决方法 可在开发环境下使用mvn dependency:tree命令查看依赖树，排查微服务开发框架同netty版本是否匹配。 例如，ServiceComb 2.0.1开发框架所匹配的netty依赖版本为4.1.45.Final。 使用maven管理复杂依赖关系，请参考：https://servicecomb

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RELEASE 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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当前业务依赖的第三方软件列表（自行编译的第三方软件列表）。 例如：Faiss等。 - 推理框架 TensorRT/Triton/MSLite等。 例如： 2个推理模型使用TensorRT框架，5个使用Triton框架。 通过stable-diffusion的WebUI提供AIGC推理服务。 -

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MapReduce是运行在YARN之上的一个批处理计算框架。MRv1是Hadoop 1.0中的MapReduce实现，它由编程模型（新旧编程接口）、运行时环境（由JobTracker和TaskTracker组成）和数据处理引擎（MapTask和ReduceTask）三部分组成。该框架在扩展性、容错性（JobT

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各种治理都在ASM数据面Envoy上执行，SDK作为开发框架，回归到开发框架的本来职能，作为一个纯净轻量的应用开发框架供用户开发代码。 多种基础设施：在方案中，数据面可以是容器，也可以是VM。服务可以是各种语言，本身开发框架也没有限制。统一通过网格的控制面下发流量规则，对所有形态的数据面进行一致的管理。

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