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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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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模型验证是基于新的数据集或超参，对模型训练服务已打包的模型进行验证，根据验证报告判断当前模型的优劣。 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。

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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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测试代码 Python扩展支持使用unittest和pytest框架进行测试。CodeArts可以帮助您配置框架集成，并提供专用的“测试”视图，让您能够方便地识别和运行测试。 以下是一个如何创建和运行一个unittest测试的示例。 创建一个测试对象，也就是新建一个名为 “inc_dec

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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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Cloud和Java Chassis微服务开发框架接入微服务引擎，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接入微服务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开发的微服务应用使用

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在菜单栏中，选择“高级设置”。 在“兼容性设置”页签中，开启“页面组件的渲染框架由Vue2升级为Vue3”开关。 图1 高级设置 当前版本的高级页面中，提供了Vue2和Vue3两种框架的组件，如果需要使用Vue2框架的组件，需要关闭“页面组件的渲染框架由Vue2升级为Vue3”，否则会提示图2中信息。 图2

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提供开发工具和插件、技能开发、轻量级集群等功能，支持用户部署AI技能到多种异构的端侧设备上并进行统一管理。 AI开发框架ModelBox（开源） 提供了一套统一的端边云AI应用开发和运行时框架，帮助开发者快速开发音视频、NLP等AI应用，并将AI应用部署到云、边缘、端侧设备。

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MapReduce输入输出(InputFormat，OutputFormat) MapReduce框架根据用户指定的InputFormat切割数据集，读取数据，并提供给map任务多条键值对进行处理，决定并行启动的map任务数目。MapReduce框架根据用户指定的OutputFormat，把生成的键值对输出为特定格式的数据。

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5&SDXL Diffusers框架基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907） SD1.5&SDXL Diffusers框架基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907） SD3 Diffusers框架基于DevServer适配PyTorch

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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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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 父主题： 使用ModelArts Standard训练模型

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、磁盘等。其产生的原因是为了解决原MapReduce框架的不足。最初MapReduce的committer还可以周期性的在已有的代码上进行修改，可是随着代码的增加以及原MapReduce框架设计的不足，在原MapReduce框架上进行修改变得越来越困难，所以MapReduce的c

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服务，如果遇到框架使用问题而非插件问题，请到对应开源社区提问。 关键信息 为了方便问题的快速定位，提issue时务必提供详细的关键信息，提供可以复现问题的Demo。 以servicecomb-java-chassis为例，请提供如下关键信息： 框架相关日志：默认框架日志会与业务日志一起打印，并且会在根目录下生成cse

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模板管理 云端推理框架新增模板能力，用户在云端推理框架发布推理服务时，可以使用系统预置的模板，将模型包发布成推理服务。 背景信息 在模型训练服务“模型管理”界面发布的推理服务，仅封装了Tensorflow类型的模型。对模型包格式上限制导致定制会比较多。或者使用特殊环境的Case难

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进入JupyterLab主页后，可在“Notebook”区域下，选择适用的AI引擎，单击后将新建一个对应框架的Notebook文件。 由于每个Notebook实例选择的工作环境不同，其支持的AI框架也不同，下图仅为示例，请根据实际显示界面选择AI框架。 图3 选择AI引擎并新建一个Notebook 新建的Notebook文件将呈现在左侧菜单栏中。

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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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