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使用 CodeArts IDE for Java 开发简单的Java工程
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on.class, args); } } 4.2 前端实现过程(thymeleaf模板+html+ajax) user.html <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8">
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日志管理
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JDBC支持如下两种日志管理方式： 对接应用程序使用的SLF4J日志框架。 对接应用程序使用的JdkLogger日志框架。 SLF4J和JdkLogger是业界Java应用程序日志管理的主流框架，描述应用程序如何使用这些框架超出了本文范围，用户请参考对应的官方文档（SLF4J：http://www
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日志管理
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JDBC支持如下两种日志管理方式： 对接应用程序使用的SLF4J日志框架。 对接应用程序使用的JdkLogger日志框架。 SLF4J和JdkLogger是业界Java应用程序日志管理的主流框架，描述应用程序如何使用这些框架超出了本文范围，用户请参考对应的官方文档（SLF4J：http://www
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解读华为云CodeArts HE2E端到端DevOps实施框架
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华为HE2E（端到端）的DevOps实施框架，就是将整个软件价值交付过程完整展现出来，汇集业界先进实践的同时，也结合了华为自身30年研发经验，形成的一套可操作可落地的敏捷开发方法论，并基于华为云CodeArts工具链进行固化和承载。 下面让我们逐一解读HE2E DevOps实施框架的几个主要部分。 影响地图，回归商业的初心
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Spark Streaming调优
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Spark Streaming调优 操作场景 Streaming作为一种mini-batch方式的流式处理框架，它主要的特点是秒级时延和高吞吐量。因此Streaming调优的目标是在秒级延迟的情景下，提高Streaming的吞吐能力，在单位时间处理尽可能多的数据。 本章节适用于输入数据源为Kafka的使用场景。
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日志管理
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JDBC支持如下两种日志管理方式： 对接应用程序使用的SLF4J日志框架。 对接应用程序使用的JdkLogger日志框架。 SLF4J和JdkLogger是业界Java应用程序日志管理的主流框架，描述应用程序如何使用这些框架超出了本文范围，用户请参考对应的官方文档（SLF4J：http://www
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日志管理
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使用ModelArts Studio的Llama3.1-8B模型框架实现对话问答
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1-8B模型框架，创建并部署一个模型服务，实现对话问答。通过学习本案例，您可以快速了解如何在MaaS服务上的创建和部署模型。更多MaaS服务的使用指导请参见用户指南。 操作流程 开始使用如下样例前，请务必按准备工作指导完成必要操作。 步骤1：创建我的模型：使用模型广场的模型框架创建自定义模型。
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部署Django服务
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UWSGI_CHDIR /iCourse; index index.html index.htm; client_max_body_size 35m; index index.html index.htm; } 最终效果如下。 在项目目录新建uwsgi_config
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第三方推理框架迁移到ModelArts Standard推理自定义引擎
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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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华为云区块链服务使用的底层框架是什么？
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Spark Streaming性能调优
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Spark Streaming性能调优 操作场景 Streaming作为一种mini-batch方式的流式处理框架，它主要的特点是：秒级时延和高吞吐量。因此Streaming调优的目标：在秒级延迟的情景下，提高Streaming的吞吐能力，在单位时间处理尽可能多的数据。 本章节适用于输入数据源为Kafka的使用场景。
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SD1.5&SDXL Koyha框架基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.908）
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SD1.5&SDXL Koyha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 父主题： AIGC模型训练推理
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Spark Streaming性能调优
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Spark Streaming性能调优 操作场景 Streaming作为一种mini-batch方式的流式处理框架，它主要的特点是：秒级时延和高吞吐量。因此Streaming调优的目标：在秒级延迟的情景下，提高Streaming的吞吐能力，在单位时间处理尽可能多的数据。 本章节适用于输入数据源为Kafka的使用场景。
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SDXL Diffusers框架基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.902）
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SDXL Diffusers框架基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.902） 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的DevServer环境中部署Stable Diffusion的Diffusers框架，使用NPU卡进行推理。 方案概览 本
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MindSpore样例
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MindSpore样例 MindSpore 是一个全场景 AI 计算框架，它的特性是可以显著减少训练时间和成本（开发态）、以较少的资源和最高能效比运行（运行态），同时适应包括端、边缘与云的全场景（部署态）。 本章介绍如何在模型训练服务上完成MindSpore样例体验，体验过程中使
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Impala
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了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具的补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言（HQL）中大多数的SQL-
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JupyterLab常用功能介绍
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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ipynb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4 选择AI引擎并新建一个ipynb文件 新建的ipynb文件将呈现在左侧菜单栏中。
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SD1.5&SDXL Koyha框架基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907）
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SD1.5&SDXL Koyha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 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推理指导（6.3.908）
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Diffusers框架基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.908） 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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SD3 Diffusers框架基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907）
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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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