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    cn域名代码是什么 更多内容
  • 代码校验

    代码校验 编写代码时,CodeArts IDE会在后台自动根据一组预定义的验证规则对其进行分析,使其能够发现各种问题,如拼写错误和其他潜在的错误。这有助于您在运行代码之前检测并修正问题。CodeArts IDE对很多问题提供了快速修复功能,方便您迅速解决问题。 有关查看警告和错误

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  • 代码编辑

    代码编辑 基本信息 选择代码 代码搜索 格式化代码 折叠代码 父主题: 基本操作

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  • 折叠代码

    折叠代码 您可以使用行号和行开始之间的折叠图标来折叠代码区域。将鼠标移动到折叠符号上,然后单击图标实现折叠和展开区域。使用“Shift + 单击”折叠图标实现折叠或展开区域和内部的所有区域。 您还可以使用以下操作: 折叠(Ctrl+Shift+[ / Ctrl+-(IDEA键盘映射)):折叠光标处最里面的未折叠区域。

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  • 代码补全

    代码补全 编程语言的代码补全 代码补全功能 补全类型 父主题: 基本操作

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  • 代码导航

    代码导航 快速文件导航 使用面包屑导航路径 转到定义 转到类型定义 转到实现 查找所有引用 转到编辑器中的符号 转到行 大纲视图 括号匹配 错误和警告 父主题: 基本操作

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  • 代码操作

    代码操作 在CodeArts IDE中,代码操作可以为检测到的问题提供重构和快速修复(以绿色曲线突出显示)。如果代码操作可用,则当光标位于曲线或选定文本区域上时,灯泡图标将显示在代码附近。单击代码操作灯泡图标或使用快速修复命令“Alt+Enter”将显示快速修复和重构建议。如果您

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  • 导航代码

    导航代码 简介 Call Hierarchy Type Hierarchy CodeLens Structure 父主题: Java

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  • 代码编辑

    代码编辑 简介 自动导入 代码片段 代码重构 父主题: Python

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  • 代码模型

    代码模型 代码模型定义代码结构以及代码元素逻辑模型中逻辑元素的对应关系,建立逻辑元素到代码仓或者代码目录的映射关系,以实现软件源代码的显示管理。元素介绍如下表所示: 表1 代码模型元素介绍 元素名 图标 含义 Repo Grp 代码仓组是代码模型分组辅助元素,不对应具体的代码仓,仅表示一个集合。

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  • 代码示例

    代码示例 使用Verify方法校验“token”,并且从中获取“issuer”信息。 代码示例如下: @Controller @RequestMapping("/api") public class TestController { @GetMapping("/testApi")

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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 用户配置运行动作的执行动作,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 是否必填项 说明 函数名称 是

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  • 代码解读

    代码解读 FunctionGraph函数初始化入口 Redis连接池 Redis重试机制 Redis健康检查 父主题: 示例代码

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  • 代码示例

    代码示例 进阶用法 自动播放失败监听 手动播放 自动降级 指定降级 父主题: 最佳实践

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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

    # 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:llm_train/A

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  • 准备代码

    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。 <bucket_name> |──llm_train # 解压代码包后自动生成的代码目录,无需用户创建 |── AscendSpeed

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  • 准备代码

    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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  • 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 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

    alpaca_gpt4_data.json #微调数据文件 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:修改llm_train/AscendSpeed/scripts/dev_pipeline

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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

    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-6.3.910-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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