Superset系列5-制作仪表盘

一. 创建空白仪表盘

  1. 点击 Dashboards/+DASHBOARDS
    image.png

  2. 命名并保存
    image.png

二. 创建图表

2.1 点击 Charts/+CHART

image.png

2.2 选择数据源及图表类型,这里选择折线图

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2.3 图表说明

1. Time
TimeColumn 代表所选数据源里面的时间列
image.png

Time GRAIN 时间的粒度 年、季度、月、周、日等
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Time Range 时间的范围
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2. Query

  1. 度量和汇总方式
    image.png

  2. group by
    选择分组的列

  3. CONTRIBUTION MODE
    默认选择None

  4. FILTERS
    同where进行数据过滤

  5. SERIES LIMIT
    限制行数

  6. SORT BY
    排序方式

最近12个月的小时量
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3. 命名该图表,并保存至仪表盘
image.png

三.查看仪表盘

  1. 点击“Dashboards”→“Superset_study”
    image.png

  2. 查看仪表盘
    image.png

参考:

  1. https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45417821/article/details/119918543
### 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。
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