代码浏览 CodeArts IDE提供了多种浏览Python代码的功能。除了代码导航中描述的常规代码导航外，您还可以使用一些特定为Python语言服务的功能。 转到定义 结构 CodeLens 查找所有引用 查找所有Supers 查找所有实现 类型层次结构 父主题： Python

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代码模型的基础构造型与自定义构造型元素才认定为代码模型元素）。 在代码模型图上创建出来的代码模型元素； 引用到代码模型中的代码元素（包含关联空间中的引用的代码元素）； 如何检查 查询基于模型图（只有代码模型图内的代码元素参与构树）并展示不匹配元素构出的代码模型架构树，找出所有代码元素中不在架构树中的代码元素。 正确示例

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准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示，模型列表、对应的开源权重获取地址如表2所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6

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准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示，模型列表、对应的开源权重获取地址如表2所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6

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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、推理依赖的算子包。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 获取路径：Support-E 说明： 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息，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。 模型软件包结构说明

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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-6.3.911-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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# 推理代码包 |──llm_tools # 推理工具 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：ll

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包含了本教程中使用到的模型训练代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 获取路径：Support-E 请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 模型软件包结构说明 AscendCloud-6.3.909代码包中AscendCloud-LLM代码包结构介绍如下，训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中：

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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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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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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、推理依赖的算子包。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 获取路径：Support-E，在此路径中查找下载ModelArts 6.3.911 版本。 说明： 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息，说明您没有下载权限

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代码签名 为了保障用户的代码安全，防止代码文件损坏或被篡改导致代码不一致问题，保证被执行的函数代码为正确版本，当函数创建或修改代码时，FunctionGraph对用户的函数代码签名加密，为其生成代码签名，并存储在函数元信息内。 FunctionGraph在函数执行时，为当前执行的

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数据集版本不合格 出现此问题时，表示数据集版本发布成功，但是不满足自动学习训练作业要求，因此出现数据集版本不合格的错误提示。 标注信息不满足训练要求 针对不同类型的自动学习项目，训练作业对数据集的要求如下。 图像分类：用于训练的图片，至少有2种以上的分类（即2种以上的标签），每种分类的图片数不少于5张。

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当开发者对希望对模型进行开发和训练，AI Gallery为零基础开发者，提供无代码开发工具，快速推理、部署AI应用；为具备基础代码能力的开发者，AI Gallery将复杂的模型、数据及算法策略深度融合，构建了一个高效协同的模型体验环境，让开发者仅需几行代码即可调用任何模型，大幅度降低了模型开发门槛。 充足澎

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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

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源代码 redis认证 -module(emqx_authz_redis). -include("emqx_authz.hrl"). -include_lib("emqx/include/emqx.hrl"). -include_lib("emqx/include/logger.hrl")

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修改代码 查看所创建产品的id，查看方式：IoTDA->产品列表。 根据id修改代码。 /** * 电机设备的产品ID */ public static final String MOTOR_PRODUCT_ID = "60988d94aa3bcc02c0200667"; 父主题：

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代码解析 开发自定义驱动，进行OT数采。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40

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代码解析 开发自定义驱动，进行OT数采。 public class DcDriver implements PointsCallback, ModuleShadowNotificationCallback { /** * 数采应用客户端，与边缘Hub建立MQTT连接

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代码解析 代码解析样例： 数据处理代码解析 工业子系统接入代码解析 协议转换代码解析 OT数采代码解析 父主题： 集成ModuleSDK进行进程应用的开发

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