代码操作 在CodeArts IDE中，代码操作可以为检测到的问题提供重构和快速修复（以绿色曲线突出显示）。如果代码操作可用，则当光标位于曲线或选定文本区域上时，灯泡图标将显示在代码附近。单击代码操作灯泡图标或使用快速修复命令“Alt+Enter”将显示快速修复和重构建议。如果您

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导航代码 简介 Call Hierarchy Type Hierarchy CodeLens Structure 父主题： Java

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代码编辑 简介 自动导入 代码片段 代码重构 父主题： Python

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素即可。 创建代码元素并与逻辑元素建立Manifest连线关系。 在步骤2中将逻辑元素引用到代码模型中后，再从工具箱中拖入代码仓元素，如果存在一个代码仓组下的多个代码仓元素，可以选代码仓组元素，将多个代码仓元素包含起来，如果具体模块对应的是代码仓中某一目录中的代码，则需要在对应的

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Code代码 Code代码也被称为函数连接器，仅包含“运行动作”一个执行动作。 连接参数 Code代码连接器无需认证，无连接参数。 运行动作 输入参数 用户配置运行动作的执行动作，相关参数说明如表1所示。 表1 运行动作属性配置输入参数说明 参数 是否必填项 说明 函数名称 是

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代码解读 FunctionGraph函数初始化入口 Redis连接池 Redis重试机制 Redis健康检查 父主题： 示例代码

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代码示例 进阶用法 自动播放失败监听 手动播放 自动降级 指定降级 父主题： 最佳实践

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代码示例 使用Verify方法校验“token”，并且从中获取“issuer”信息。 代码示例如下： @Controller @RequestMapping("/api") public class TestController { @GetMapping("/testApi")

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# 模型名称,根据实际训练模型创建，训练完成权重文件及日志目录 上传代码和权重文件到工作环境 使用root用户以SSH的方式登录DevServer。 将AscendCloud代码包AscendCloud-xxx-xxx.zip上传到${workdir}目录下并解压

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zip 结合准备数据、准备权重、准备代码，将数据集、原始权重、代码文件都上传至SFS Turbo后，目录结构如下。 /mnt/sfs_turbo/ |──llm_train # 解压代码包后自动生成的代码目录，无需用户创建 |──

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|── alpaca_gpt4_data.json #微调数据文件 上传代码和权重文件到工作环境 使用root用户以SSH的方式登录Server。 将AscendCloud代码包AscendCloud-xxx-xxx.zip上传到${workdir}目录下并解压缩

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alpaca_gpt4_data.json #微调数据文件 修改代码 将AscendSpeed代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip在本地解压缩后。在上传代码前，需要对解压后的训练脚本代码进行修改。具体文件为：修改llm_train/AscendSpeed/scripts/dev_pipeline

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# 模型名称,根据实际训练模型创建，训练完成权重文件及日志目录 上传代码和权重文件到工作环境 使用root用户以SSH的方式登录DevServer。 将AscendCloud代码包AscendCloud-xxx-xxx.zip上传到${workdir}目录下并解压

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，说明您没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 修改代码 将AscendSpeed代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip在本地解压缩后。在上传代码前，需要对解压后的训练脚本代码进行修改。具体文件为：修改llm_train/AscendSpeed/scripts/dev_pipeline

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zip 结合准备数据、准备权重、准备代码，将数据集、原始权重、代码文件都上传至SFS Turbo后，目录结构如下。 /mnt/sfs_turbo/ |──llm_train # 解压代码包后自动生成的代码目录，无需用户创建 |──

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|── alpaca_gpt4_data.json #微调数据文件 上传代码和权重文件到工作环境 使用root用户以SSH的方式登录DevServer。 将AscendCloud代码包AscendCloud-xxx-xxx.zip上传到${workdir}目录下并解压缩，如SFS

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h_obs.py工具将其它节点的权重文件同步上传到主节点。修改代码如图3。 图3 多机同步权重文件 代码上传至OBS 将llm_train文件上传至OBS中。 结合准备数据、准备权重、准备代码，将数据集、原始权重、代码文件都上传至OBS后，OBS桶的目录结构如下。 <bucket_name>

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# 推理代码包 |──llm_tools # 推理工具 代码上传至OBS 将AscendSpeed代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip在本地解压缩后，将llm_train文件上传至OBS中。

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# 模型名称,根据实际训练模型创建，训练完成权重文件及日志目录 上传代码和权重文件到工作环境 使用root用户以SSH的方式登录DevServer。 将AscendCloud代码包AscendCloud-xxx-xxx.zip上传到${workdir}目录下并解压

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准备代码 软件配套版本 本方案支持的软件配套版本和依赖包获取地址如表1所示。 表1 软件配套版本和获取地址 软件名称 说明 下载地址 AscendCloud-6.3.910-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的推理部署代码和推理评测代码、

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}, "job_result": "success", "show_type": null } 任务执行成功后，输入下载代码命令将生成的代码下载到本地（默认下载到命令行工具安装目录）。 hcloud DevStar DownloadApplicationCode --c

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