基于PyTorch NPU快速部署开源大模型

方法追踪 方法追踪是对某个类的某个方法进行动态埋点，当这个类的方法被调用时，APM采集探针会按照您配置的方法追踪规则对方法的调用数据进行采集，并将调用数据展现在调用链页面中。方法追踪主要用来帮助应用的开发人员在线定位方法级性能问题。 APM对三方开源组件发布的API进行埋点，但没

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WienerChainNode WienerChainNode对象。 获取交易ID 交易ID作为交易的标识，是交易哈希的十六进制字符串形式。以下获得交易ID的方法是通过计算交易哈希，然后转化为十六进制字符串获得的。 调用方法 public String getTxId(Transaction tx) 参数说明

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必填参数，已初始化过的Gateway客户端。 chainID string 链名称。 consenterName string 共识节点名称，如“node-0.organization”。 生成当前时间戳 根据节点名称，获取需要发送交易的节点对象。所有消息发送前，都必须调用该方法，获取发送

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pointsGetReq); 方法功能： 点位读取回调，用于网关处理点位读取请求。 表4 参数说明 名称 类型 描述 requestId string 用于唯一标识某次请求的请求ID pointsGetReq PointsGetReq 点位读取请求的对象，该对象结构见下表 @return

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测试方法 总体流程 创建弹性云服务器E CS 和 数据仓库 GaussDB(DWS) 构建TPC-H&TPC-DS使用数据 建表与数据导入 执行查询与结果收集

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TPC-C是专门针对联机交易处理系统（OLTP系统）的规范，一般情况下我们也把这类系统称为业务处理系统。几乎所有在OLTP市场提供软硬平台的国外主流厂商都发布了相应的TPC-C测试结果，随着计算机技术的不断发展，这些测试结果也在不断刷新。 测试环境 JDK：建议使用1.8及以上版本。 Ant：建议使用apache-ant-1

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在打开的Extract Method对话框中，提供新方法的名称和可见性修饰符，并从选择范围中选择变量作为方法参数。 单击Refactor以应用重构。 示例 例如，让我们将包含println语句的for循环提取到一个新的printText方法中，其中text和n作为方法的参数。 重构前

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根据步骤3可知，图中被检查的设备正在对另一个IP地址发送数十个UDP长度为1460Byte的数据包，明显超出正常业务数据包的范畴，说明该设备正在被利用为UDP反射攻击的“放大器”对外攻击。 通过步骤b可知，图中设备UDP连接次数每秒高达5万次以上，说明图中设备所提供的服务被攻击者利用实施U

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YCSB是一款广泛使用的数据库性能测试工具，具体使用方法请参见YCSB。 测试指标 OPS：Operation Per Second，数据库每秒执行的操作数。 测试步骤 配置workload文件。 按照表2 测试模型所示的业务模型，配置workload中的“readproportio

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64bit位版本。由于压测工具需要安装额外的编译工具，建议ECS绑定弹性IP。 测试工具 表1 测试工具 工具名称 描述及下载方式 版本号 Sysbench Sysbench是一款基于LuaJIT的，模块化多线程基准测试工具，常用于数据库基准测试。通过内置的数据库测试模型，采用多线程并发操作来评估数据库的性能，请单击此处了解Sysbench更多详情。

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HTTPS证书的来源。 包含如下选项： 自有证书：用户自己从合规渠道获取的证书。 SCM证书：用户在华为云证书管理服务购买的证书。 “国际标准证书 > 自有证书”配置 将获取的证书文件、私钥文件以文本工具打开，并将证书内容和私钥内容复制到对应的文本框中。 不同机构颁布的证书，存在如下差异：

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Kubeflow在调度环境使用的是Kubernetes的默认调度器。而Kubernetes默认调度器最初主要是为长期运行的服务设计的，对于AI、大数据等批量和弹性调度方面还有很多的不足。主要存在以下问题： 资源争抢问题 TensorFlow的作业包含Ps和Worker两种不同的角色，这两种角色的Pod要

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支持新功能和新操作系统：Kubernetes版本的迭代过程中，会不断带来新的功能、优化。您可通过CCE集群版本发布说明查看最新版本的特性说明。 避免大跨度兼容风险：Kubernetes版本的迭代过程中，会不断带来API变更与功能废弃。长久未升级的集群，在需要升级时需要更大的运维保障投入。周期性的跟随升级能有效缓

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创建数据预处理作业 数据预处理是训练机器学习模型的一个重要前置步骤，其主要是通过转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据过程。 TICS 特征预处理功能能够实现对数据的探索、分析、规整以及转换，以达到数据在训练模型中可使用、可实用，在TICS平台内完成数据处理到建模的闭环。 假设您有如下数

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前文样例的内容，也可以约束只是让它学习参考样例的xxx生成思路、xxx风格、xxx生成方法等。 零样本 对于无样本的任务，可以采用让模型分步思考的方法来分解复杂推理或数学任务，在问题的结尾可以加上“分步骤解决问题”或者“让我们一步一步地思考”，以引导大模型进行逐步的推理和解答。

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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推理服务 推理服务 任务队列 父主题： 训练服务

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获取参数值 请求成功（状态码201）后，从响应的Header中拿到x-subject-token的值即为Token的值。 获取的Token的有效期为24小时。建议进行缓存，避免频繁调用。 获取访问地址 访问地址为 {公网地址} /{ 自定义镜像 中的API地址}，例如：https://xx

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表示目的端服务器（即以服务端模式运行iperf的服务器）的IP地址。 需要配置目的端服务器所在的VPC的安全组规则，允许ICMP协议报文通过。 执行以下命令，获取更多的iperf的使用帮助。或者参照官网指导获取相应的使用帮助。 iperf3 -h 父主题： 迁移时长

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猜你喜欢的主要应用场景是什么？ 猜你喜欢主要应用于浏览意向不明确，如首页推荐等，RES能够根据用户的长短期行为表现出来的兴趣进行学习与训练，结合长短期兴趣进行个性化推荐。 父主题： 智能场景

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而无需数小时或数天时间。 复杂的数据通道处理：您可以创建DIS应用程序和数据通道的Directed Acyclic Graphs（DAG）。在这一情景中，一个或多个DIS应用程序可将数据添加到一个DIS数据通道进行进一步处理，以便于进行通道处理器的后续阶段。 父主题： 一般性问题

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