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    机器学习线性回归代码 更多内容
  • 准备代码

    |──llm_inference # 推理代码包 |──llm_tools # 推理工具 代码上传至SFS Turbo 将AscendSpeed代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip直接上传至E CS 服务器中的SFS

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  • 准备代码

    #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,如:/home/ma-user/ws目录下,以下都以/ho

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  • 准备代码

    获取:节点总数量:server_count 节点的RANK:server_index 单节点的NPU数量:device_count server_count = data["server_count"] server_list = data["server_list"]

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  • 准备代码

    |──llm_inference # 推理代码包 |──llm_tools # 推理工具 代码上传至SFS Turbo 将AscendSpeed代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip直接上传至ECS服务器中的SFS

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  • 准备代码

    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1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

    |──llm_inference # 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

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  • 准备代码

    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-6.3.906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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  • 故障代码

    故障代码 【功能说明】 用于维护资产设备的故障信息 【操作说明】 新增:单击“新增”按钮 -> 输入故障代码信息 -> 单击“保存”按钮; 图1 输入故障代码信息 修改:选择故障代码 -> 单击“修改”按钮 -> 修改故障代码信息 -> 单击“保存”按钮; 图2 修改故障代码信息

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  • 代码解析

    //马达设备状态错误时对马达进行重启 char* error = "error"; char* is_error = strstr(body, error); // 设置默认超时时间 unsigned

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  • 代码解析

    AuthFilter 类 @Order(1) @WebFilter(filterName = "authFilter", urlPatterns = "/*") @Override public void doFilter(ServletRequest servletRequest

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  • 代码调试

    打开源文件,参考添加断点为文件添加断点。 选中需要调试的代码,鼠标右键选择“Build and Debug Active File”。 选择执行平台。 默认选择Internal Console。 若程序需要从stdin读取,需要选择Integrated Terminal。 也可以打开.theia/launch

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  • 代码生成

    代码生成 简介 构造函数生成 Override/implement方法 组织imports 生成getters和setters 生成hashCode()和equals() 测试 生成toString() 父主题: Java

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  • 测试代码

    test_increment(self): self.assertEqual(inc_dec.increment(3), 4) def test_decrement(self): self.assertEqual(inc_dec.decrement(3), 4)

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  • 代码重构

    代码重构 简介 内联变量 引入变量 变量重命名 父主题: 代码编辑

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  • Code代码

    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 必须 说明 函数名称 是 选择下拉

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  • 准备代码

    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 6.3.910 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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  • 准备代码

    #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:/home/ma-user/ws目录下,以下都以/h

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  • 准备代码

    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}目录下并解压缩,如:/home/ma-user/ws目录下,以下都以/h

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  • 准备代码

    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}目录下并解压缩,如:/home/ma-user/ws目录下,以下都以/h

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  • 准备代码

    |──llm_inference # 推理代码包 |──llm_tools # 推理工具 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。

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  • 准备代码

    #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,如:/home/ma-user/ws目录下,以下都以/ho

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