在“数据”面板中，设置“数据源类型”为“API”。 在编辑区域中输入完整的URL地址。 当“由 服务器 发起请求（仅支持HTTPS）”设为关闭时，由 DLV 页面直接发送Ajax请求访问URL。这种使用方式存在跨域问题。 当“由服务器发起请求（仅支持HTTPS）”设为开启时，由DLV的后台服务器代理转发URL请求

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持多种语言的客户端，如：Python、Ruby、.NET、Java、JMS、C、PHP、ActionScript、XMPP、STOMP和AJAX等。

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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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Boolean 可选 是否通过自定义 域名 访问OBS服务。默认为false。 useRawXhr Boolean 可选 是否使用原生XHR发送Ajax请求。默认为false。 代码样例 // 创建ObsClient实例 var obsClient = new ObsClient({

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连接到互联网上的一个XML文件，其完整、仔细地描述了正在连接的设备。 X-Requested-With 主要用于标识Ajax及可扩展标记语言请求。大部分的JavaScript框架会发送这个字段，且将其值设置为XMLHttpRequest。 X-Http-Method-Override 请

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getCsrfToken：通过ajax的方式去调用平台的接口时使用。如果使用平台桥接器的方式，平台会自动在请求header中，添加csrf-token头。 HttpUtils.getCsrfToken(function(csrfToken) { $.ajax({ ….

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SD3 Diffusers框架基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907） Stable Diffusion（简称SD）是一种基于扩散过程的图像生成模型，应用于文生图场景，能够帮助用户生成图像。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite

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11）：JS实用工具库。 uuid ：生成UUID。 moment（v2.22.2）：日期处理库 (不含 locales)。 mockjs：模拟数据生成，拦截Ajax请求。 csv-parse/lib/sync（ v1.2.4）：处理 CS V格式数据。 iconv-lite：用于字符编码转换，支持数十种字符编码格式的转换。

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11）：JS实用工具库。 uuid ：生成UUID。 moment（v2.22.2）：日期处理库 (不含 locales)。 mockjs：模拟数据生成，拦截Ajax请求。 csv-parse/lib/sync（ v1.2.4）：处理CSV格式数据。 iconv-lite：用于字符编码转换，支持数十种字符编码格式的转换。

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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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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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import DLV from './sdk/dlv.js'; //以jquery的ajax为例，调用获取大屏URL的接口/app获取url，然后再调用DLV SDK接口嵌入大屏 $.ajax({ type: "GET", url: "/app", data:

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//发起请求，请求云客服并传递data内容（access_token / tenantSpaceId / userAccount） $.ajax({ type: "post", data: JSON.stringify(param),

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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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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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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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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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Chassis微服务开发框架接入ServiceComb引擎，能够获得好的开发体验和技术支持。使用其他开发框架，比如使用Mesher接入ServiceComb引擎依赖于开源社区技术支持。 本文重点描述Spring Cloud和Java Chassis的开发指导，其他框架如Mesher开发

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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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