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API网关 APIG

API网关(API Gateway)是为企业开发者及合作伙伴提供的高性能、高可用、高安全的API托管服务, 帮助企业轻松构建、管理和部署不同规模的API。简单、快速、低成本、低风险的实现内部系统集成、成熟业务能力开放及业务能力变现

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    api 文档生成工具 内容精选 换一换
  • 如何使用Swagger工具生成接口文档

    Swagger2来生成接口文档。 步骤一:创建并启动SpringBoot项目 在集成Swagger与SpringBoot前,首先需要创建SpringBoot项目与API接口。若您已有SpringBoot项目与API接口,请直接参照步骤三:生成OpenApi文档完成操作。 创建SpringBoot项目。

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  • 学习向导

    介绍msprof命令行工具采集的操作步骤、可采集的三大类型数据、所有的配置参数以及参数与生成文件的对应关系。 性能数据采集(AscendCL API方式) 介绍如何在AscendCL程序中调用AscendCL API使能Profiling、所有的配置参数以及参数与生成文件的对应关系。 性能数据采集(pyACL

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  • 什么是ROMA API

    丰富的API安全、运维能力。 API测试 通过导入API生成测试用例,快速实现API测试的覆盖。 API消费 ROMA API提供内部市场的能力,将API包装成API产品,支持上架到API目录中,提供完整的API文档展示能力,以及订阅功能。 API分析 提供可视化的API指标数据,方便API管理者进行维护和运营。

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  • api 文档生成工具 更多内容
  • 学习向导

    介绍msprof命令行工具采集的操作步骤、可采集的三大类型数据、所有的配置参数以及参数与生成文件的对应关系。 性能数据采集(AscendCL API方式) 介绍如何在AscendCL程序中调用AscendCL API使能Profiling、所有的配置参数以及参数与生成文件的对应关系。 性能数据采集(pyACL

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  • 前言

    的目标。 昇腾模型压缩工具基于ONNX+ONNX Runtime框架运作,实现了神经网络模型中模型部署优化、数据与权重8比特量化的功能,该工具优点如下: 使用方便,安装工具包即可。 接口简单,在用户基于ONNX Runtime框架的推理脚本基础上,调用API即可完成模型压缩。 与

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  • 前言

    的目标。 昇腾模型压缩工具基于ONNX+ONNX Runtime框架运作,实现了神经网络模型中模型部署优化、数据与权重8比特量化的功能,该工具优点如下: 使用方便,安装工具包即可。 接口简单,在用户基于ONNX Runtime框架的推理脚本基础上,调用API即可完成模型压缩。 与

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  • 前言

    ,调用API即可完成模型压缩,压缩后的模型支持在CPU和GPU运行。 与硬件配套,生成的压缩模型经过ATC工具转换后可在昇腾AI处理器上实现8比特推理。 量化可配置,用户可自行修改量化配置文件,调整压缩策略,获取较优的压缩结果。 读者对象 本文档适用于使用昇腾模型压缩工具进行模型压缩的人员,通过本文档您可以达成:

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  • Vector比对

    比对方式。 Vector比对使用约束: 需要确保基于昇腾AI处理器运行生成的dump数据文件与基于GPU/CPU运行生成的dump数据文件为相同训练网络模型。 简介 整网比对 单算子比对 父主题: 精度比对工具(训练)

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  • 前言

    前言 概述 本文档详细介绍了如何基于安装了TF_Adapter TensorFlow框架的昇腾模型压缩工具,对TensorFlow框架的网络模型进行压缩。昇腾模型压缩工具是一个针对昇腾芯片亲和的深度学习模型压缩工具包,提供量化等多种模型压缩特性,压缩后模型体积变小,部署到昇腾AI

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  • 前言

    昇腾模型压缩工具基于MindSpore框架运作,实现了神经网络模型中模型部署优化(主要为算子融合)、数据与权重8比特量化的功能,该工具优点如下: 使用方便,安装工具包即可。 接口简单,在用户基于MindSpore框架的推理脚本基础上,调用API即可完成模型压缩。 与硬件配套,生成的压模

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  • 前言

    昇腾模型压缩工具基于MindSpore框架运作,实现了神经网络模型中模型部署优化(主要为算子融合)、数据与权重8比特量化的功能,该工具优点如下: 使用方便,安装工具包即可。 接口简单,在用户基于MindSpore框架的推理脚本基础上,调用API即可完成模型压缩。 与硬件配套,生成的压模

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  • 简易配置文件说明

    简易配置文件说明 通过calibration_config_ascend_tf.proto生成简易配置文件 通过calibration_config_tf.proto生成简易配置文件 父主题: 附录

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  • 前言

    标。 昇腾模型压缩工具基于PyTorch框架运作,实现了神经网络模型中数据与权重低比特量化、通道稀疏、张量分解、模型部署优化(主要为算子融合)的功能。该工具优点如下: 使用方便,安装工具包即可。 接口简单,在用户基于PyTorch框架的推理脚本基础上,调用API即可完成模型压缩。

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  • 前言

    ,调用API即可完成模型压缩,压缩后的模型支持在CPU和GPU运行。 与硬件配套,生成的压缩模型经过ATC工具转换后可在昇腾AI处理器上实现8比特推理。 量化可配置,用户可自行修改量化配置文件,调整压缩策略,获取较优的压缩结果。 读者对象 本文档适用于使用昇腾模型压缩工具进行模型压缩的人员,通过本文档您可以达成:

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  • 前言

    标。 昇腾模型压缩工具基于PyTorch框架运作,实现了神经网络模型中数据与权重低比特量化、通道稀疏、张量分解、模型部署优化(主要为算子融合)的功能。该工具优点如下: 使用方便,安装工具包即可。 接口简单,在用户基于PyTorch框架的推理脚本基础上,调用API即可完成模型压缩。

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  • 调用API

    调用API 使用接口测试工具配置调用信息。 获取API请求信息。 为简单起见,此处通过线下传递方式获取API文档API调用者可以从中获取API认证方式,请求方法,请求路径等信息。 增加Header参数名称:X-Apig-AppCode,参数值填已生成的AppCode。 增加H

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  • 简易配置文件说明

    简易配置文件说明 通过calibration_config_ascend_tf.proto生成简易配置文件 通过calibration_config_tf.proto生成简易配置文件 父主题: 附录

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  • 前言

    前言 概述 本文档详细介绍了如何基于安装了TF_Adapter TensorFlow框架的昇腾模型压缩工具,对TensorFlow框架的网络模型进行压缩。昇腾模型压缩工具是一个针对昇腾芯片亲和的深度学习模型压缩工具包,提供量化等多种模型压缩特性,压缩后模型体积变小,部署到昇腾AI

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  • Vector比对

    比对方式。 Vector比对使用约束: 需要确保基于昇腾AI处理器运行生成的dump数据文件与基于GPU/CPU运行生成的dump数据文件为相同训练网络模型。 简介 整网比对 单算子比对 父主题: 精度比对工具(训练)

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  • 前言

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  • 前言

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  • AI Core Error分析工具(推理)

    AI Core Error分析工具(推理) 前言 功能介绍 总体流程 数据准备 通过工具生成解析数据 问题分析和定位 定位案例指南 父主题: AI Core Error分析工具

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  • 附录

    如何查看dump数据文件 准备自定义算法.py文件 如何批量处理生成的npy文件名异常情况 如何把windows的dump文件转为linux的dump文件 原compare_vector.py精度比对方式 父主题: 精度比对工具(训练)

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  • 附录

    如何查看dump数据文件 准备自定义算法.py文件 如何批量处理生成的npy文件名异常情况 如何把windows的dump文件转为linux的dump文件 原compare_vector.py精度比对方式 父主题: 精度比对工具(推理)

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  • AI Core Error分析工具(推理)

    AI Core Error分析工具(推理) 前言 功能介绍 总体流程 数据准备 通过工具生成解析数据 问题分析和定位 定位案例指南 父主题: AI Core Error分析工具

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  • 附录

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  • AI Core Error分析工具(训练)

    AI Core Error分析工具(训练) 前言 功能介绍 总体流程 数据准备 通过工具生成解析数据 问题分析和定位 定位案例指南 父主题: AI Core Error分析工具

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  • AI Core Error分析工具(训练)

    AI Core Error分析工具(训练) 前言 功能介绍 总体流程 数据准备 通过工具生成解析数据 问题分析和定位 定位案例指南 父主题: AI Core Error分析工具

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  • 比对数据准备

    生成离线模型Dump数据 生成Caffe模型Dump数据 父主题: 算子比对工具

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  • AI Core Error分析工具(训练)

    AI Core Error分析工具(训练) 功能介绍 总体流程 数据准备 通过工具生成解析数据 问题分析和定位 定位案例指南 父主题: AI Core Error分析工具

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  • 附录

    如何查看dump数据文件 准备自定义算法.py文件 如何批量处理生成的npy文件名异常情况 如何把windows的dump文件转为linux的dump文件 原compare_vector.py精度比对方式 父主题: 精度比对工具(推理)

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  • AI Core Error分析工具(推理)

    AI Core Error分析工具(推理) 功能介绍 总体流程 数据准备 通过工具生成解析数据 问题分析和定位 定位案例指南 父主题: AI Core Error分析工具

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  • 总体流程

    Core Error分析工具相关参数,包括支持异常算子代码行号映射的op_debug_level参数和debug_dir参数。 重新执行模型转换,生成指令映射文件。 使用AI Core Error分析工具解析问题。 父主题: AI Core Error分析工具(推理)

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  • 准备以TensorFlow1.15为原始训练网络的精度比对数据文件

    准备以TensorFlow1.15为原始训练网络的精度比对数据文件 准备基于GPU运行生成的TensorFlow1.15原始训练网络npy数据文件 准备基于昇腾AI处理器运行生成的训练网络dump数据和计算图文件 父主题: 比对数据准备

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  • 附录

    如何查看dump数据文件 准备自定义算法.py文件 如何批量处理生成的npy文件名异常情况 如何把windows的dump文件转为linux的dump文件 原compare_vector.py精度比对方式 父主题: 精度比对工具(训练)

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    如何查看dump数据文件 准备自定义算法.py文件 如何批量处理生成的npy文件名异常情况 如何把windows的dump文件转为linux的dump文件 原compare_vector.py精度比对方式 父主题: 精度比对工具(推理)

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