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查询用户所有DevServer实例列表 功能介绍 查询用户所有DevServer实例列表。 接口约束 暂无约束。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET
Bert基于DevServer适配MindSpore Lite 推理指导(6.3.910) 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的DevServer上使用昇腾Atlas 300I Duo推理卡计算资源，部署Bert-base-chinese模型推理的详细过程。完成本方案的部署
１ GEOSERVER简介GeoServer 是 OpenGIS Web 服务器规范的 J2EE 实现，利用 GeoServer 可以方便的发布地图数据，允许用户对特征数据进行更新、删除、**操作，通过 GeoServer 可以比较容易的在用户之间迅速共享空间地理信息。GeoServer
Paraformer基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911) 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite DevServer上使用昇腾计算资源Ascend Snt9B开展Paraformer的推理过程。 约束限制 本方案目前仅适用于企业客户
python2 webserver class 研究发现，web socket 的连接返回 消息发的不对： 正确写法： def begin(self): self.webSend = WebSend(self.queue) self.webSend.start
引言 由于自己对linux掌握的不多，但又对服务器和客户端有那么点兴趣，而目前网上的webserver基本都是linux下的，所以在想是否可以用window来做，因为我的本意只是想简单了解下socket等而已，不需要那么复杂的功能，这个代码只需要一个cpp就可以简单实现 学习思路很简单
刚准备进行IVS1800算法应用的开发，在《IVS1800 8.1.0 算法开发指南(基于HI3559A).pdf》这份文档中有些疑惑想要寻求帮助。这张图里面，智能APP里面有一个WebServer，请问我是需要在智能APP 里面实现一个HTTP服务器吗？但是紧接着下面有一句话这让我感觉非常疑惑
InternVL2基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.910) 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite DevServer上使用昇腾计算资源Ascend Snt9B开展InternVL2-8B, InternVL2-26B和InternVL2
在DevServer上部署SD WebUI推理服务 本章节主要介绍如何在ModelArts的DevServer环境上部署Stable Diffusion的WebUI套件，使用NPU卡进行推理。 步骤一 准备环境 请参考DevServer资源开通，购买DevServer资源，并确保机器已开通
LLaVA模型基于DevServer适配PyTorch NPU预训练指导（6.3.906） LLaVA是一种新颖的端到端训练的大型多模态模型，它结合了视觉编码器和Vicuna，用于通用的视觉和语言理解，实现了令人印象深刻的聊天能力，在科学问答（Science QA）上达到了新的高度
复制ASCS&ERS服务器 1. 设置目的端，参考华为云官网指导《设置迁移目的端》， 注意目的端磁盘需要与源端服务器一致，针对共享盘，目的端ASCS服务器匹配源端ASCS服务器，目的端ERS服务器匹配ERS服务器。 2. 开始服务器复制，具体操作参考华为云官网指导《开始服务器复制》
SD1.5基于DevServer适配PyTorch NPU Finetune训练指导（6.3.904） Stable Diffusion（简称SD）是一种基于Latent Diffusion（潜在扩散）模型，应用于文生图场景。对于输入的文字，它将会通过一个文本编码器将其转换为文本嵌入
LLaVA-NeXT基于DevServer适配Pytorch NPU训练微调指导（6.3.910） 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite DevServer上使用昇腾计算资源Ascend Snt9B开展LLaVA-NeXT模型的训练过程，包括pretrain_clip
LLaVA模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.906） LLaVA是一种新颖的端到端训练的大型多模态模型，它结合了视觉编码器和Vicuna，用于通用的视觉和语言理解，实现了令人印象深刻的聊天能力，在科学问答（Science QA）上达到了新的高度。
moondream2基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导 方案概览 本文档从模型部署的环境配置、模型转换、模型推理等方面进行介绍moondream2模型在ModelArts DevServer上部署，支持NPU推理场景。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署
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
编码时我常常会有将代码保存到云端的需求，因此我选择将Git安装在我的WindowsServer云服务器上，通过在服务器上搭建GitBlit服务，本地使用TortoiseGit上传代码，实现跨设备的云端代码版本管理，本篇文章将介绍如何在WinServer上建立Git代码库。 1、服务器上安装
主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.909） 场景介绍 准备工作 执行训练任务 查看日志和性能 训练脚本说明 附录：训练常见问题 父主题： LLM大语言模型训练推理
LLaMA-VID基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910) 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite DevServer上使用昇腾计算资源Ascend Snt9B开展LLaMA-VID的推理过程。 约束限制 本方案目前仅适用于企业客户。
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