基于PyTorch NPU快速部署开源大模型

规则引擎 规则管理 规则日志 父主题： 实施步骤

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规则引擎 配置数据转发规则 导入导出规则 父主题： 设备集成指导

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规则引擎 创建规则 查询规则 批量删除规则 调试规则 删除规则 查询规则详情 修改规则 添加目标数据源 查询目标数据源列表 删除目标数据源 添加源数据源 查询源数据源列表 删除源数据源 父主题： 设备集成API

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规则引擎 创建规则引擎源端 创建规则引擎目的端 父主题： 设备集成API（V1）

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规则引擎 规则引擎介绍 数据转发流程 SQL语句 连通性测试 数据转发至华为云服务 数据转发至第三方应用 查看数据转发通道详情 数据转发积压策略配置 数据转发流控策略配置 异常数据转发目标 设备联动

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代码校验规则 代码验证规则可以在编译之前检测和纠正项目中的错误代码。当您输入代码时，检测到的问题会在代码编辑器中实时显示出来。有关CodeArts IDE中代码验证的更多详细信息，请参阅代码校验。 要启用或禁用验证规则，请使用其名称旁边的复选框。 要调整相应代码问题在代码编辑器中

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模型推理代码编写说明 本章节介绍了在ModelArts中模型推理代码编写的通用方法及说明，针对常用AI引擎的自定义脚本代码示例（包含推理代码示例），请参见自定义脚本代码示例。本文在编写说明下方提供了一个TensorFlow引擎的推理代码示例以及一个在推理脚本中自定义推理逻辑的示例。

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规则引擎介绍 规则引擎是指用户可以在物联网平台上对接入平台的设备设定相应的规则，在条件满足所设定的规则后，平台会触发相应的动作来满足用户需求。包含设备联动和数据转发两种类型。 设备联动 设备联动指通过条件触发，基于预设的规则，引发多设备的协同反应，实现设备联动、智能控制。目前物联

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配置代码提交规则 配置代码仓库级的提交规则 CodeArts Repo支持为代码的提交建立校验、限制规则，以确保代码质量，您可以勾选“继承项目设置”，自动继承并使用项目下设置且不支持更改。 您也可以进入要配置的代码仓库首页，选择“设置” > “策略设置” > “提交规则”，单击“

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自研代码检查引擎 自研代码检查引擎，全面评估代码质量七特征 代码检查服务的核心就是代码检查引擎，高效精准的代码检查引擎能够很好地帮助用户在开发早期快速、准确地发现代码问题，兼顾开发效率与产品质量。 代码检查引擎团队凝聚了国内40+博士、海外研究所50+专家、国内外10+老师合作成

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是否必填 说明 app_id string 否 应用ID，当系统中规则不存在，则该参数为必选。 rule_name string 是 系统中已经创建好的规则名称，如果规则不存在，默认创建该规则。 level string 是 规则的级别，产品级填‘product’，设备级填‘device’。

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脚本代码性能检查规则说明 使用说明 低代码平台支持对已开发好的脚本代码，进行性能检查和兼容性检查，本节将带您了解代码性能检查的规则。 在标准/高级页面编辑页面上方，单击“性能分析”，即可进入性能分析页面。在该页面中，可查看脚本代码的性能检查结果报告和兼容性检查结果报告。 图1 进入性能分析页面

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响应参数 名称 类型 描述 destKey string 规则引擎目的端。 instanceId string 实例ID。 ruleDestOid integer 规则引擎目的端ID。 ruleOid integer 规则ID。 server string 连接地址。 sslPassword

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当从第三方推理框架迁移到使用ModelArts推理的AI应用管理和服务管理时，需要对原生第三方推理框架镜像的构建方式做一定的改造，以使用ModelArts推理平台的模型版本管理能力和动态加载模型的部署能力。本案例将指导用户完成原生第三方推理框架镜像到ModelArts推理自定义引擎的改造。自定义引擎的镜像制作完成

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平台创建规则前最后一次上报的数据满足触发条件，可以设置是否立即触发该规则。 是：创建规则后规则立即生效，系统会对最近一次上报的数据做判断来触发规则。 否：创建规则后，系统对新上报的数据进行判断，然后触发规则。 规则类型 云端规则：设置直接接入到云端物联网平台的设备的规则。 边缘规

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使用预置规则检查GitCode代码仓中的代码质量 应用场景 如果您的代码存放在GitCode代码仓中，可参考本实践的操作指导完成检查代码质量。本实践为您介绍如何使用系统预置规则检查GitCode代码仓中的Java语言代码质量。 前提准备 已开通并授权使用代码检查服务授权使用代码检查服务。

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json”，有且只有一个，模型配置文件编写请参见模型配置文件编写说明。 模型推理代码文件：模型推理代码文件是必选的。文件名固定为“customize_service.py”，此文件有且只能有一个，模型推理代码编写请参见模型推理代码编写说明。 customize_service.py依赖的py文

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使用预置规则检查通用Git代码仓中的代码质量 应用场景 如果您的代码存放在通用Git代码仓中，可参考本实践的操作指导完成检查代码质量。本实践为您介绍如何使用系统预置规则检查通用Git代码仓中的Java语言代码质量。 前提准备 已开通并授权使用代码检查服务授权使用代码检查服务。 通

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配置代码检查任务规则集 配置代码检查任务预置规则集 配置代码检查任务自定义规则集 父主题： 配置代码检查任务

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在模型训练工程详情页面上单击“”，进入训练任务配置页面。 硬盘检测模板已经预置训练代码及推理代码，故此处跳过代码文件创建及代码编辑操作。如果是用户手动创建训练项目，不包含推理代码文件，需要完成在训练代码目录中增加推理代码文件，编辑推理代码，在训练代码文件中编辑训练代码等操作。 使用默认配置，单击“开始训练”。 训练

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py”中。当学件模型打包发布成在线推理服务时，可以使用推理代码，完成快速在线推理验证。 单击“测试模型”左下方的“开发推理”。 等待推理代码生成完成后，可在左侧目录树中，看到生成的推理文件“learnware_predict.py”。 用户可以根据实际情况，编辑修改推理文件中的代码。 父主题： 模型训练

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