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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 key生成工具 内容精选 换一换
  • 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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  • 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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  • api key生成工具 相关内容
  • 结果解析

    启用ModelArts参数,会生成该路径映射配置文件 │ │ │ ├── modelarts_path_manager.py // 启用ModelArts参数,会生成该路径映射适配层代码文件 │ ├── unsupported_api.csv

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  • create_quant_config

    config_file 输入 待生成的量化配置文件存放路径及名称。 如果存放路径下已经存在该文件,则调用该接口时会覆盖已有文件。 数据类型:string model_file 输入 待量化的ONNX模型文件。 该模型必须是基于ONNX opset11生成的模型,并且能够在ONNX Runtime

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  • api key生成工具 更多内容
  • create_quant_config

    config_file 输入 待生成的量化配置文件存放路径及名称。 如果存放路径下已经存在该文件,则调用该接口时会覆盖已有文件。 数据类型:string model_file 输入 待量化的ONNX模型文件。 该模型必须是基于ONNX opset11生成的模型,并且能够在ONNX Runtime

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  • create_quant_config

    create_quant_config 功能说明 训练后量化接口,根据图的结构找到所有可量化的层,自动生成量化配置文件,并将可量化层的量化配置信息写入配置文件。 约束说明 由于数据格式转换,生成的量化配置文件中与简单配置文件中的量化参数,数值上不完全一致,但不影响精度。 函数原型

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  • 结果解析

    启用ModelArts参数,会生成该路径映射配置文件 │ │ │ ├── modelarts_path_manager.py // 启用ModelArts参数,会生成该路径映射适配层代码文件 │ ├── unsupported_api.csv

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  • create_quant_retrain_config

    proto文件参数解释以及生成的quant.cfg简易量化配置文件样例请参见量化感知训练简易配置文件说明。 数据类型:string 默认值:None 使用约束:当取值为None时,使用输入参数生成配置文件;否则,根据量化感知训练简易配置文件参数config_defination生成json格式的配置文件。

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  • create_quant_retrain_config

    proto文件参数解释以及生成的quant.cfg简易量化配置文件样例请参见量化感知训练简易配置文件说明。 默认值为None。 数据类型:string 使用约束:当取值为None时,使用输入参数生成配置文件;否则根据量化感知训练简易配置文件参数config_defination生成json格式的配置文件。

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  • 签名计算工具

    签名计算工具 OBS提供可视化签名计算工具,帮助您轻松完成签名计算。 表1 签名计算工具 签名计算方式 签名计算工具获取地址 Header中携带签名 可视化签名计算工具 URL中携带签名 可视化签名计算工具 若调用OBS API报如下错误: 状态码:403 Forbidden 错

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  • 防盗地址生成

    防盗地址生成 配置了Key防盗链后,您可以使用该工具快速生成推流域名和播放域名的鉴权URL。仅支持部署在新版视频直播服务上的域名生成对应的鉴权地址。 注意事项 此功能暂不支持“华北-北京一”区域使用。 前提条件 推流域名和播放域名已完成Key防盗链配置,若未配置,请参见推流鉴权和播放鉴权。

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  • quantize_model

    含义 使用限制 config_file 输入 用户生成的量化配置文件,用于指定模型network中量化层的配置情况。 数据类型:string model_file 输入 用户原始onnx模型文件/create_quant_config生成的updated模型。 数据类型:string

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  • 修改签名密钥

    public_key aes basic类型需要实例升级到对应版本,若不存在可联系技术程师升级。 public_key类型开启实例配置public_key才可使用,实例特性配置详情请参考“附录 > 实例支持的APIG特性”,如确认实例不存在public_key配置可联系技术程师开启。

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  • create_quant_config

    create_quant_config 功能说明 训练后量化接口,根据图的结构找到所有可量化的层,自动生成量化配置文件,并将可量化层的量化配置信息写入文件。 函数原型 create_quant_config(config_file, graph, skip_layers=None

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  • create_quant_retrain_config

    proto文件参数解释以及生成的quant.cfg简易量化配置文件样例请参见量化感知训练简易配置文件说明。 数据类型:string 默认值:None 使用约束:当取值为None时,使用输入参数生成配置文件;否则,根据量化感知训练简易配置文件参数config_defination生成json格式的配置文件。

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  • quantize_model

    含义 使用限制 config_file 输入 用户生成的量化配置文件,用于指定模型network中量化层的配置情况。 数据类型:string model_file 输入 用户原始onnx模型文件/create_quant_config生成的updated模型。 数据类型:string

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  • create_quant_config

    create_quant_config 功能说明 训练后量化接口,根据图的结构找到所有可量化的层,自动生成量化配置文件,并将可量化层的量化配置信息写入文件。 函数原型 create_quant_config(config_file, graph, skip_layers=None

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  • create_quant_config

    create_quant_config 功能说明 训练后量化接口,根据图的结构找到所有可量化的层,自动生成量化配置文件,并将可量化层的量化配置信息写入配置文件。 约束说明 由于数据格式转换,生成的量化配置文件中与简单配置文件中的量化参数,数值上不完全一致,但不影响精度。 函数原型

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  • create_quant_retrain_config

    proto文件参数解释以及生成的quant.cfg简易量化配置文件样例请参见量化感知训练简易配置文件说明。 默认值为None。 数据类型:string 使用约束:当取值为None时,使用输入参数生成配置文件;否则根据量化感知训练简易配置文件参数config_defination生成json格式的配置文件。

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  • 数据采集

    采集Profiling数据前,需确保编译生成的应用程或算子程能在运行环境中正常运行。 使用该方式采集Profiling数据前请确保完成环境搭建。 命令示例 在默认配置基础上,配置常用采集参数,命令示例如下: # 登录运行环境并进入“msprof”工具所在目录执行以下命令。 ./msprof

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  • 数据采集

    迭代轨迹数据,每轮迭代的耗时。 ge_*.json --model-execution GE接口耗时数据。 runtime_api_*.json --runtime-api Runtime接口耗时数据。 注1:“*”表示{device_id}_{model_id}_{iterati

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  • 快速入门

    快速入门 昇腾模型压缩工具支持命令行方式和Python API接口方式量化原始网络模型,命令行方式相比Python API接口方式有以下优点: 表1 量化方式比较 命令行方式 Python API接口方式 量化准备动作简单,只需准备模型和模型匹配的数据集即可。 需要了解Python语法和量化流程。

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  • 快速入门

    快速入门 昇腾模型压缩工具支持命令行方式和Python API接口方式量化原始网络模型,命令行方式相比Python API接口方式有以下优点: 表1 量化方式比较 命令行方式 Python API接口方式 量化准备动作简单,只需准备模型和模型匹配的数据集即可。 需要了解Python语法和量化流程。

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  • 创建签名密钥

    功能介绍 为了保护API的安全性,建议租户为API的访问提供一套保护机制,即租户开放的API,需要对请求来源进行认证,不符合认证的请求直接拒绝访问。 其中,签名密钥就是API安全保护机制的一种。 租户创建一个签名密钥,并将签名密钥与API进行绑定,则API网关在请求这个API时,就会使用

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  • 均匀量化

    pooling 接口调用流程 均匀量化接口调用流程如图1所示,均匀量化不支持多个GPU同时运行。 图1 均匀量化接口调用流程 蓝色部分为用户实现,灰色部分为用户调用昇腾模型压缩工具提供的API实现,用户在Caffe原始网络推理的代码中导入库,并在特定的位置调用相应API,即可实现量化功能。工具运行流程如下:

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  • 快速入门

    快速入门 昇腾模型压缩工具支持命令行方式和Python API接口方式量化原始网络模型,命令行方式相比Python API接口方式有以下优点: 表1 量化方式比较 命令行方式 Python API接口方式 量化准备动作简单,只需准备模型和模型匹配的数据集即可。 需要了解Python语法和量化流程。

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  • 查看API绑定的签名密钥列表

    env_id String API所属环境的编号 env_name String API所属环境的名称 api_type Integer API类型 api_name String API名称 id String 绑定关系的ID api_remark String API描述 sign_id

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  • 快速入门

    快速入门 昇腾模型压缩工具支持命令行方式和Python API接口方式量化原始网络模型,命令行方式相比Python API接口方式有以下优点: 表1 量化方式比较 命令行方式 Python API接口方式 量化准备动作简单,只需准备模型和模型匹配的数据集即可。 需要了解Python语法和量化流程。

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  • 快速入门

    快速入门 昇腾模型压缩工具支持命令行方式和Python API接口方式量化原始网络模型,命令行方式相比Python API接口方式有以下优点: 表1 量化方式比较 命令行方式 Python API接口方式 量化准备动作简单,只需准备模型和模型匹配的数据集即可。 需要了解Python语法和量化流程。

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  • SSL证书

    / 使用gs_guc加密后,会生成私钥密码保护文件server.key.cipher和server.key.rand。 生成客户端证书和私钥:生成客户端私钥。 openssl genrsa -aes256 -out client.key 2048 生成客户端证书请求文件。 openssl

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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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  • 任务配置检查参数

    任务配置检查参数 功能介绍 任务配置检查参数 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 POST /v2/{project_id}/tasks/{task_id}/config-parameters

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  • 查询签名密钥列表

    public_key aes basic类型需要实例升级到对应版本,若不存在可联系技术程师升级。 public_key类型开启实例配置public_key才可使用,实例特性配置详情请参考“附录 > 实例支持的APIG特性”,如确认实例不存在public_key配置可联系技术程师开启。

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  • JavaScript

    JavaScript 本节以IntelliJ IDEA工具为例,介绍如何在Js环境中集成API请求签名的SDK。您可以直接导入示例程体验,然后参考调用说明部分将签名SDK集成到您的应用中。 我们以搭建Node.js开发环境为例介绍JavaScript的SDK集成。 签名SDK只

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  • 均匀量化

    pooling 接口调用流程 均匀量化接口调用流程如图1所示,均匀量化不支持多个GPU同时运行。 图1 均匀量化接口调用流程 蓝色部分为用户实现,灰色部分为用户调用昇腾模型压缩工具提供的API实现,用户在Caffe原始网络推理的代码中导入库,并在特定的位置调用相应API,即可实现量化功能。工具运行流程如下:

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  • 结果解析

    // 适配层文件 │ ├── unsupported_api.csv // 不支持API列表文件。 │ ├── supported_api.csv // 支持API列表文件。 │ ├── x2mindspore.log

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  • PHP

    PHP 本节以IntelliJ IDEA工具为例,介绍如何在PHP环境中集成API请求签名的SDK。您可以直接导入示例程体验,然后参考调用说明部分将签名SDK集成到您的应用中。 签名SDK只包含签名功能,不包含云服务的SDK功能,云服务SDK请参见SDK。 准备环境 获取并安装IntelliJ

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  • save_quant_retrain_model

    save_quant_retrain_model 功能说明 量化感知训练接口,根据用户最终的重训练好的模型,生成最终既可以进行精度仿真又可以进行部署的模型。 约束说明 无。 函数原型 save_quant_retrain_model(pb_model, outputs, record_file

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