设备模块 本文档中设备模块的介绍包括MES系统中的设备、工装治具、辅料、载具四大模块，设备模块整体帮助工厂更规范的管理设备、工装治具、辅料、载具，将设备信息和生产信息及车间制造活动紧密集成在一块，让相关人员可以及时了解设备、辅料等的使用情况，及时分析及时调整。设备模块概览图如下图所示。

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日志模块 设置打印日志的级别 打印Trace级别的日志 打印Debug级别的日志 打印Info级别的日志 打印Warning级别的日志 打印Error级别的日志 打印Fatal级别的日志 示例-日志

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模块简介 EIServices模块提供便捷接口使得开发者可以快速调用华为云上的各种AI服务，相关的AI服务信息请参考服务的文档说明。 目前提供两种接口供开发者使用：通用接口、常用接口，仅适用于固件 1.0.7及之后版本调用华为云北京四区域接口。 父主题： EIServices模块

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系统默认数据流转规则是从“设备端”到“云端”，即边缘节点默认将设备数据上报到云端IoTDA云服务。 只有配置了消息输入输出端点的应用才能够使用数据流转功能，在模块间流转设备数据。 删除模块或升级模块后可能会导致数据流转失效，请及时手动调整规则。 操作步骤 访问IoT边缘，单击“管理控制台”进入IoT边缘控制台。 选择左侧导航栏“边缘节点

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Python模块 您可以使用该配置来运行任意Python模块。 启动配置属性 启动配置示例 父主题： 启动配置

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和训练的数据集预处理说明。 步骤2 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的LoRA微调为例，执行脚本为0_pl_lora_70b.sh和0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。

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LoRA微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中。 Step1 修改训练超参配置 以llama2-13b LORA微调为例，执行脚本0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。

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默认必须填写。表示代码根据OBS存储方式运行。 MODEL_NAME llama2-13b 输入选择训练的模型名称。 RUN_TYPE lora 表示训练类型。可选择值：[pretrain, sft, lora]。 DATA_TYPE GeneralInstructionHandler 示例值需要根据数据集的不同，选择其一。

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LoRA微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中。 Step1 修改训练超参配置 以llama2-13b LORA微调为例，执行脚本0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。

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和训练的数据集预处理说明。 步骤二 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的LoRA微调为例，执行脚本为0_pl_lora_70b.sh和0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。

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LoRA微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中，具体参考代码上传至OBS和使用Notebook将OBS数据导入SFS Turbo。 Step1 在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b LORA微调为例，执行脚本0_pl_lora_13b

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LoRA微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中，具体参考代码上传至OBS和使用Notebook将OBS数据导入SFS Turbo。 Step1 在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b LORA微调为例，执行脚本0_pl_lora_13b

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WinSCP无法连接到Linux 云服务器 怎么办？ 问题现象 Winscp无法连接到 服务器 。SSH连接工具例如Xshell可以正常连接云服务器。 图1 Winscp连接失败 根因分析 其他SSH工具连接云服务器正常，但是Winscp无法连接到服务器。说明SSH服务是没有问题的，Winscp连接基于的是SFTP协议。

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WinSCP无法连接到Linux云服务器怎么办？ 问题现象 Winscp无法连接到服务器。SSH连接工具例如Xshell可以正常连接云服务器。 图1 Winscp连接失败 根因分析 其他SSH工具连接云服务器正常，但是Winscp无法连接到服务器。说明SSH服务是没有问题的，Winscp连接基于的是SFTP协议。

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loraServer网关上线后，注册LoRa节点。应用已鉴权，在header中携带参数app_key和Authorization: Bearer {accessToken}Status Code: 201 Created

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默认必须填写。表示代码根据OBS存储方式运行。 MODEL_NAME llama2-13b 输入选择训练的模型名称。 RUN_TYPE lora 表示训练类型。可选择值：[pretrain, sft, lora]。 DATA_TYPE GeneralInstructionHandler 示例值需要根据数据集的不同，选择其一。

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默认必须填写。表示代码根据OBS存储方式运行。 MODEL_NAME llama2-13b 输入选择训练的模型名称。 RUN_TYPE lora 表示训练类型。可选择值：[pretrain, sft, lora]。 DATA_TYPE GeneralInstructionHandler 示例值需要根据数据集的不同，选择其一。

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LoRA微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中。 Step1 修改训练超参配置 以llama2-13b LORA微调为例，执行脚本0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。

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和训练的数据集预处理说明。 步骤二 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的LoRA微调为例，执行脚本为0_pl_lora_70b.sh和0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。

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练的数据集预处理说明。 Step2 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的LoRA微调为例，执行脚本为0_pl_lora_70b.sh和0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。

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默认必须填写。表示代码根据OBS存储方式运行。 MODEL_NAME llama2-13b 输入选择训练的模型名称。 RUN_TYPE lora 表示训练类型。可选择值：[pretrain, sft, lora]。 DATA_TYPE GeneralInstructionHandler 示例值需要根据数据集的不同，选择其一。

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