前期准备 环境准备：OA系统、SparkPack 企业ERP系统、 集成工作台 ，以及对应账号信息 接口文档：对应的接口使用文档，这里接口请参考3.3 同步字段：拿采购申请审批为例，以下是SparkPack 企业ERP内的字段清单 图1 SparkPack 企业ERP单据字段信息 图2

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WHERE T."DocEntry" = :list_of_cols_val_tab_del; END IF; 上述存储过程作用：每次修改更新的生产工单的时候就会将工单状态修改为“已同步”，如果需要主动将工单状态修改为“未同步”，则修改时需要把U_SynFlag设置为‘Y’ 父主题： 集成实施最佳实践

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数据准备 数据准备 以下数据和表结构是根据场景进行模拟的数据，并非真实数据。 以下数据需要提前存导入到MySQL\Hive\Oracle等用户所属数据源中， TICS 本身不会持有这些数据，这些数据会通过用户购买的计算节点进行加密计算，保障数据安全。 政府信息提供方的数据tax和su

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准备环境 在使用 内容审核 SDK时，各语言需要准备的环境 参照表1。 表1 开发环境 开发语言 准备项 说明 JAVA 安装JDK JAVA环境开发配置，支持 Java JDK 1.8 及其以上版本，推荐通过Maven 安装依赖的方式使用JAVA版本SDK。 PYTHON 安装python

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环境准备 迁移环境简介 ModelArts开发环境针对推理昇腾迁移的场景提供了云上可以直接访问的开发环境，具有如下优点： 利用云服务的资源使用便利性，可以直接使用到不同规格的昇腾设备。 通过指定对应的运行镜像，可以直接使用预置的、在迁移过程中所需的工具集，且已经适配到最新的版本可以直接使用。

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准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的DevServer。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格：对于Llama2-7B和Llama2-13B单机训练需要使用单机8卡，多机训练需要使用2机16卡。对于Llama2-70B至少需要4机32卡

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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。 获取数据及代码 表1 准备代码 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-3rdLLM-6.3.904-xxx.zip 说明： 包名中的xxx表示具体的时间戳，以包名的实际时间为准。 包含了本教程中使

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准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 Alpaca数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。Alpaca是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型

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准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的Cluster或DevServer。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格：对于Qwen-7B和Qwen-14B单机训练需要使用单机8卡，多机训练需要使用2机16卡。对于Qwen-72B至少需要5机4

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包含了本教程中使用到的模型训练代码、推理部署代码和推理评测代码。代码包具体说明请参见代码目录介绍。 AscendSpeed是用于模型并行计算的框架，其中包含了许多模型的输入处理方法。 获取路径：Support-E网站。 说明： 如果没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。

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准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 Alpaca数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。Alpaca是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型

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ner_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。work_dir为宿主机中工作目录，目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 容器不能挂载到/home

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ner_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。work_dir为宿主机中工作目录，目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 容器不能挂载到/home

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准备镜像 准备训练Llama2-13B模型适用的容器镜像，包括获取镜像地址，了解镜像中包含的各类固件版本，配置Standard物理机环境操作。 镜像地址 本教程中用到的训练的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 训练基础镜像

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准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 数据集下载 本教程使用Alpaca数据集，数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以

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准备权重 获取对应模型的权重文件，获取链接参考表1。 在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放权重和词表文件，例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹llama2-13B-chat-hf。 参考文档利用OBS-Browser-Plus工具将步骤1下载的权重文件

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准备代码 本教程中用到的模型软件包如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包 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。 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-6.3.906-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。

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Turbo服务。随后，通过Notebook将OBS中的数据上传至SFS Turbo，并对存储在SFS Turbo中的数据执行编辑操作。 创建Notebook 创建开发环境Notebook实例，具体操作步骤请参考创建Notebook实例。 镜像选择已注册的 自定义镜像 ，资源类型选择创建好的专属资源池，规格推荐选择“Ascend:

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ner_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。work_dir为宿主机中工作目录，目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 容器不能挂载到/home

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在E CS 中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”，然后在跳出的登录指定窗口，单击复制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令，即可完成登录。 图3 复制登录指令 Step5 获取推理基础镜像 建议使用官方提供的镜像部署服务。镜像地址{image_url}参考镜像版本。

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准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的DevServer。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格：不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间：至少200GB。 Ascend资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。

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