webservice生成dll 并部署

我们看看如何建立和部署一个最简单的Web服务建立Web服务

1.在wwwroot目录下建立一个叫做Webservice的目录。
2.建立下面这样一个文件:
<%@ WebService Language="c#" Class="AddNumbers"%>
using System;
using System.Web.Services;
public class AddNumbers : WebService
{
[WebMethod]
public int Add(int a, int b){
int sum;
sum = a + b;
return sum;
}
}

3.将这个文件保存为AddService.asmx(asmx是扩展名),保存到Webservice的目录中
4.现在我们建立了Web服务,已经准备好客户端使用
5.现在,你可以用下面的URL访问这个Web服务:
http://IP地址/Webservice/Addservice.asmx/Add?a=10&b=5 结果将以XML格式返回。

在客户机上部署这个服务

1.在命令行输入:
WSDL http://IP地址/WebService/MathService.asmx /n:NameSp /out:FileName.cs
这个操作将建立一个称为FileName.cs的文件
说明:WSDL 指的是WebServices Description Language ,这个程序在Program FilesMicrosoft.NETFrameworkSDKBin 目录中。
NameSp是我们设置的名字空间的名字,将在后面部署这个服务的客户端的实现代码中使用到。
2.编译
CSC /t:library /r:system.web.dll /r:system.xml.dll FileName.cs
上述命令将生成一个dll文件,名字就是上面的asmx文件中的公共类的名字,在我们的例子中,就是:AddNumbers.dll
3.将生成的dll文件放到部署机的wwwrootbin目录中。
在部署机的asp/aspx 中调用这个Web服务
<%@ import Namespace = "NameSp" %>
<script language = "c#" runat = "server">
public void Page_Load(object o, EventArgs e){
int x = 10;
int y = 5;
int sum;
//Instantiating the public class of the webservice
AddNumbers AN = new AddNumbers();
sum = AN.Add(x,y);
string str = sum.ToString();
response.writeline(str);
}

### 部署 Stable Diffusion 的准备工作 为了成功部署 Stable Diffusion,在本地环境中需完成几个关键准备事项。确保安装了 Python 和 Git 工具,因为这些对于获取源码和管理依赖项至关重要。 #### 安装必要的软件包和支持库 建议创建一个新的虚拟环境来隔离项目的依赖关系。这可以通过 Anaconda 或者 venv 实现: ```bash conda create -n sd python=3.9 conda activate sd ``` 或者使用 `venv`: ```bash python -m venv sd-env source sd-env/bin/activate # Unix or macOS sd-env\Scripts\activate # Windows ``` ### 下载预训练模型 Stable Diffusion 要求有预先训练好的模型权重文件以便能够正常工作。可以从官方资源或者其他可信赖的地方获得这些权重文件[^2]。 ### 获取并配置项目代码 接着要做的就是把最新的 Stable Diffusion WebUI 版本拉取下来。在命令行工具里执行如下指令可以实现这一点;这里假设目标路径为桌面下的特定位置[^3]: ```bash git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git ~/Desktop/stable-diffusion-webui cd ~/Desktop/stable-diffusion-webui ``` ### 设置 GPU 支持 (如果适用) 当打算利用 NVIDIA 显卡加速推理速度时,则需要确认 PyTorch 及 CUDA 是否已经正确设置好。下面这段简单的测试脚本可以帮助验证这一情况[^4]: ```python import torch print(f"Torch version: {torch.__version__}") if torch.cuda.is_available(): print("CUDA is available!") else: print("No CUDA detected.") ``` 一旦上述步骤都顺利完成之后,就可以按照具体文档中的指导进一步操作,比如调整参数、启动服务端口等等。整个过程中遇到任何疑问都可以查阅相关资料或社区支持寻求帮助。
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值