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文档另存为与复制创建新文档有什么区别 文档另存为： 继承源文档的主要文件/次要文件，且不允许修改。 带入源文档部分属性字段值，且允许修改。 复制创建新文档： 不继承源文档的主要文件/次要文件，允许用户上传新的主要文件和次要文件。 带入源文档的部分属性字段值，且允许修改。 父主题：
在WiseDBA中纳管和管理数据库实例 在WiseDBA中下线及还原数据库实例 在WiseDBA中销毁数据库实例 在WiseDBA中查看数据库实例基础信息 在WiseDBA中变更数据库实例规格 在WiseDBA中为数据库实例添加节点 在WiseDBA中扩容数据库实例磁盘 父主题：
将微服务注册到ACMS 使用ACMS进行微服务请求认证前需要将微服务注册到ACMS中。 前提条件 需要具备AppStage服务运维岗位权限或运维管理员权限，权限申请操作请参见申请权限。 微服务注册 进入AppStage运维中心。 在顶部导航栏选择服务。 单击，选择“安全 > 访问凭据管理服务”。
通过IaC分发敏感配置 敏感配置项录入后，需要通过IaC部署后生效变成已发布状态，微服务才能获取。 前提条件 需要具备AppStage服务运维岗位权限或运维管理员权限，权限申请操作请参见申请权限。 步骤一：生成敏感配置项坐标 无论通过什么方式获取敏感配置，都需要有一个唯一标识，让
查看及管理命名空间 支持创建环境、查看当前组织下已开通的命名空间，并将某一个命名空间设置为默认。 前提条件 需要具备AppStage服务运维岗位权限或运维管理员权限，权限申请操作请参见申请权限。 创建环境 进入AppStage运维中心。 在顶部导航栏选择服务。 单击，选择“微服务开发
为主机绑定新创建的业务账号 主机纳管后会自动为主机绑定已规划的业务账号和root账号。如果主机纳管后新创建了业务账号，可以为主机手动绑定新的业务账号。本章节介绍如何为主机绑定新创建的业务账号。 前提条件 已获取服务运维岗位权限或运维管理员权限，权限申请操作请参见申请权限。 绑定业务账号
no "ssl_certificate" is defined for the "listen ... ssl"" 问题现象 配置同步失败，日志详细信息提示如下： "no "ssl_certificate" is defined for the "listen ... ssl""
查看微服务引擎信息 在“微服务引擎信息”区域，可以查看如表1所示的引擎信息。 查看微服务引擎信息 登录ServiceStage控制台，选择“微服务引擎 > 引擎实例”。 在页面上方“微服务引擎”下拉列表，选择待操作的微服务引擎。 在“微服务引擎信息”区域，查看如表1所示的微服务引擎信息。
升级微服务引擎版本 创建微服务引擎时，使用的是当前最新的引擎版本。当后续再发布新版本的引擎时，用户可以选择升级引擎版本。 升级过程中，支持两个实例滚动升级，服务不中断。但是可能存在两个接入地址中一个不可用的情况，从而导致该实例不可用，需要支持快速切换到另外一个可用实例。当前，ServiceComb
删除Sermant Injector 本章节指导您删除Kubernetes类型环境下已安装的Sermant Injector插件。 删除Sermant Injector插件，会删除如下表所示的内容。 名称 说明 配置项 安装Sermant Injector时选择的CCE集群cse
修改微服务实例状态 功能介绍 实例注册后可以根据instance_id进行更新一个微服务实例状态。 接口约束 TESTING状态是2.3.X版本才支持的，老版本不支持。 URI PUT /v4/{project_id}/registry/microservices/{servic
批量查询微服务实例 功能介绍 实例注册后可以根据微服务字段条件批量发现多个微服务的实例。 URI POST /v4/{project_id}/registry/instances/action 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String
下单后服务多久可以完成？ 根据客户实际业务情况而定。 父主题： 关于服务交付
微服务治理 业务场景 ServiceComb引擎提供负载均衡、降级、限流、容错、熔断、错误注入、黑白名单等治理策略。 用户故事 用户可以根据实际的业务场景提前配置相应的治理策略，灵活应对业务需求变化，保障应用的稳定运行。 降级：在本实践中，假设前台请求剧增，导致系统响应缓慢甚至可
使用报表对业务进行实时监控 业务日志接入AppStage运维中心后，可以通过业务报表对业务进行监控。 步骤一：开发业务报表 开发业务报表需要获取服务运维岗位权限或运维管理员权限，并且需要申请令牌。令牌是使用数据源的鉴权方式，只有通过对应业务的token的鉴权，才能使用对应数据源。
主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.5.901） 场景介绍 准备工作 执行训练任务 查看日志和性能 训练评测 训练脚本说明参考 常见错误原因和解决方法 父主题： LLM大语言模型训练推理
主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.5.901） 场景介绍 准备工作 执行训练任务 查看日志和性能 训练benchmark工具 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
主流开源大模型基于Lite Cluster适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.5.901） 场景介绍 准备工作 训练任务 查看日志和性能 训练脚本说明参考 常见错误原因和解决方法 父主题： LLM大语言模型训练推理
场景介绍及环境准备 场景介绍 DiT（Diffusion Transformers）模型是一种将Transformer架构引入扩散模型的新方法。传统的扩散模型通常使用U-Net架构，而DiT模型则用Transformer替代了U-Net，处理图像生成和去噪等任务。核心思想是通过T
Loss对齐结果 在排查完精度偏差来源之后发现，Loss最大绝对偏差减少为0.0003，Loss结果对齐。 需要注意训练引入随机性的目的是为了增加结果的鲁棒性，理论上不会对训练模型的收敛与否造成影响。 此处做随机性固定主要的目的是为了训练结果可完全复现，从而实现NPU和标杆的精度对齐。
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