端边云车联网Serverless数据湖解决方案

Boost（ATB）和适配昇腾平台的大模型推理服务Text Generation Inference（TGI） + 华为自研Ascend Snt9b硬件，为用户提供了开箱即用的推理部署方案，包括推理的性能和精度测试等，为用户提供端到端的大模型解决方案，帮助用户使能大模型业务。 操作流程 图1 操作流程图 表1

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PHP SDK使用指南 物联网平台提供PHP语言的应用侧SDK供开发者使用。本文介绍PHP SDK的安装和配置，及使用PHP SDK调用应用侧API的示例。 SDK获取和安装 安装PHP开发环境。 访问PHP官网，下载并按说明安装PHP开发环境。 华为云 Php SDK 支持 PHP

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已安装开发工具和PHP开发语言环境，具体请参见开发准备。 将PHP安装目录中的“php.ini-production”文件复制到“C:\windows”，改名为“php.ini”，并在文件中增加如下内容。 extension_dir = "php安装目录/ext" extension=openssl

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场景介绍 ChatGLM3-6B大模型是一个包含多种参数数量模型的语言模型。 方案概览 本文档以ChatGLM3-6B（以下简称GLM3-6B）为例，利用训练框架Pytorch_npu+华为自研Ascend Snt9b硬件，为用户提供了开箱即用的预训练和全量微调方案。 本方案目前

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场景介绍 Llama2（Large Language Model Meta AI）是由Meta AI发布的新一代大语言系列模型，上下文长度由Llama的2048扩展到了4096，可以理解和生成更长的文本。Llama2包含了70亿、130亿和700亿参数的模型，即：Llama2-7

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建数据集，并对已添加的数据集做编辑、删除、关联、二次数据处理分析等操作。 本节操作介绍创建数据集、编辑数据集等相关操作指导。 数据准备流程 图1 数据准备流程图 数据表关联：多个数据表进行分析时，需要建立数据建模。 二次数据处理：可以根据使用场景建立指标、维度、层次结构。 数据集

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场景介绍 Qwen大模型是一个包含多种参数数量模型的语言模型。 本文档以Qwen-7B/14B/72B为例，利用训练框架Pytorch_npu+华为自研Ascend Snt9b硬件，为用户提供了开箱即用的预训练和微调训练方案。 操作流程 图1 操作流程图 表1 操作任务流程说明 阶段

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创建数据处理任务版本 功能介绍 创建数据处理任务版本。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id}/processor

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个人数据处理说明 个人数据清单 使用目的 存留期 用户屏幕图像 投屏中屏幕镜像信息投放 IdeaShare不保存个人数据 用户音频输出口 投屏中音频信息投放 用户IP地址 投屏连接

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场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。

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操作流程 大屏可视的操作流程如图 操作流程图所示。 图1 操作流程图 父主题： 大屏可视

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准备训练模型适用的容器镜像。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、训练任务、断点续训及性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调训练。 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6

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查询数据处理的算法类别 功能介绍 查询数据处理的算法类别。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/processor-tasks/items

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如图6所示，选择开发场景为“大屏”，单击右侧区域的“开发”，进入到配置的AppCube大屏开发环境。 图6 进入大屏开发环境 如果使用系统默认提供开发环境，进入到默认环境的业务大屏。 如果使用配置的开发环境，进入到配置的开发地址，配置的地址不是直接进入业务大屏，参见下图进入业务大屏。 如图7所示，单击“导入项目包”。

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BS空间迁移到数据服务 MRS 中，进而在“数据建模”和“数据处理”中对MRS中已标注数据进行数据处理，最后通过“运营中心>数据集发布”发布数据集。在“模型训练服务”中，可以订阅数据集进行模型训练。 图1 标注后的数据处理流程图 父主题： 时序数据标注

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执行make clean之后重新make。 安装php。 yum install php-devel php-common php-cli php7.x对SASL认证存在兼容问题，建议使用php 5.6版本。如果yum源提供的php不是5.6版本，请自行在网上查找下载源。 安装memcached客户端。

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场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。

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场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。

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场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。

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alpaca_ft_packed_labels_document.bin alpaca_ft_packed_labels_document.idx 数据处理具体操作 SFT全参微调数据处理具体操作步骤如下。 创建处理后的数据存放目录/home/ma-user/ws/processed_for_ma_inpu

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alpaca_ft_packed_labels_document.bin alpaca_ft_packed_labels_document.idx 数据处理具体操作 SFT全参微调数据处理具体操作步骤如下。 创建处理后的数据存放目录/home/ma-user/ws/processed_for_ma_inpu

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