├──llm_evaluation # 推理评测代码包 ├──benchmark_tools #性能评测 ├── benchmark.py # 可以基于默认的参数跑完静态benchmark和动态benchmark

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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-6.3.908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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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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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： |──llm_train # 模型训练代码包 |──AscendSpeed # 基于AscendSpeed的训练代码

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模型软件包结构说明 AscendCloud-6.3.910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： |──llm_train # 模型训练代码包 |──AscendSpeed

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├──llm_evaluation # 推理评测代码包 ├──benchmark_tools #性能评测 ├── benchmark.py # 可以基于默认的参数跑完静态benchmark和动态benchmark

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详细的工作目录参考如下，建议参考以下要求设置工作目录。训练脚本以分类的方式集中在 scripts 文件夹中。 ${workdir}（例如/home/ma-user/ws ） |──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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详细的工作目录参考如下，建议参考以下要求设置工作目录。训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中。 ${workdir}（例如/home/ma-user/ws ） |──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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AscendCloud-6.5.901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_modellink文件夹中： |——AscendCloud-LLM |──llm_train # 模型训练代码包 |──AscendFactory

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、训练最佳实践参数等，以上配置文件仅供参考。 代码上传至OBS 本地完成代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip的解压，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。 <bucket_name>

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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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详细的工作目录参考如下，建议参考以下要求设置工作目录。训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中。 ${workdir}（例如/home/ma-user/ws ） |──llm_train # 模型训练代码包 |──AscendFactory

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AscendCloud-6.3.912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_modellink文件夹中： |——AscendCloud-LLM |──llm_train # 模型训练代码包 |──AscendFactory

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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： 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的模型训练代码、推

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准备代码 本教程中用到的数据和代码如下表所示，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： 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的模型训练代码、推理部

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# 使用git apply修改模型相关代码 代码上传至OBS 代码包解压后，在OBS中创建mllm_train目录，并将train/<commit_id>上传至该目录中。 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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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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查询设备状态 MonitorApp代码解析 片段一 privatestaticfinalString INPUT = "input"; public static final String OUTPUT = "output"; 定义输入和输出的端点，关于取值需要需在创建应用版本的inputs参数中定义

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