华为云

面向未来的智能世界,数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生,全数字化、全云化、AI驱动,一切皆服务。

华为云将持续创新,携手客户、合作伙伴和开发者,致力于让云无处不在,让智能无所不及,共建智能世界云底座。

 
 

    怎么在华为云跑代码 更多内容
  • 准备代码

    ├──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完静态benchmark和动态benchmark

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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-6.3.908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scripts文件夹中:

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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-6.3.909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scripts文件夹中:

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  • 准备代码

    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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  • 准备代码

    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完静态benchmark和动态benchmark

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  • 准备代码

    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 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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  • 准备代码

    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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  • 准备代码

    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

    、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

    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

    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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  • 准备代码

    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

    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

    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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  • 准备代码

    # 使用git apply修改模型相关代码 代码上传至OBS 代码包解压后,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

    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

    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

    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 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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  • 代码解析

    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,关于取值需要需创建应用版本的inputs参数中定义

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