标，分别创建代码文件“preprocess.py”和“train.py”。 将预置模型训练工程“hardisk_detect”中同名文件“preprocess.py”和“train.py”的代码，分别拷贝至新建文件“preprocess.py”和“train.py”中，并按“Ctrl+S”保存。

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，直接输入： pip install piexif-1.1.0b0-py2.py3-none-any.whl --root /tmp/piexif //安装包名称以piexif-1.1.0b0-py2.py3-none-any.whl为例，请以实际安装包名称为准 父主题： Python

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/mnt/sfs_turbo/code/ -f -r 本案例中以obsutils方式上传文件，除此之外也可通过SCP方式上传文件，具体操作步骤可参考本地Linux主机使用SCP上传文件到Linux 云服务器 。 在SFS中将文件设置归属为ma-user。 chown -R ma-user:ma-group

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可以参考如下命令，通过QEMU启动guest虚拟机运行Huawei LiteOS，因为realview-pbx-a9工程默认使能了SMP（多核），所以启动虚拟机时也需要设置-smp参数：$ qemu-system-arm -machine realview-pbx-a9 -smp 4 -m 512M -kernel out/realvie

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Python3样例工程的命令行形式运行 赋予“python3-examples”文件夹中脚本的可执行权限。在命令行终端执行以下命令： chmod +x python3-examples -R。 在python3-examples/pyCLI_sec.py中的host的值修改为安装Hi

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/bin/sh -c “python3 /home/main/ros_to_dataset.py --topic pandar --type pcd” 完成后在${HOME}/tmp/output目录查看运行结果文件： 父主题： 数据提取作业（数据集）

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修改lr_scheduler.py文件，把第27行：t_mul=1. 注释掉。 修改data文件夹下imagenet22k_dataset.py，把第28行：print("ERROR IMG LOADED: ", path) 注释掉。 修改data文件夹下的build.py文件，把第112行：prefix

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量化脚本convert_checkpoint.py存放在TensorRT-LLM/examples路径对应的模型文件夹下，例如：llama模型对应量化脚本的路径是examples/llama/convert_checkpoint.py。 执行convert_checkpoint.py脚本进行权重转换生成量化系数。

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按下开发板的复位RESET按钮，可以看到串口输出了Huawei LiteOS启动后运行“Kernel Task Demo”的打印信息，其中“Huawei LiteOS #”是Shell交互界面的提示符，如下图所示：Huawei LiteOS默认打开了Shell组件，可以在串口工具中输入支持的Shell命令，再勾选“加回车换行”，点击“发送

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调试器的类型。对于运行和调试Python代码，应将其设置为“python”。 “name” 启动配置的名称。 “request” 调试模式，可以是“launch”（在program中指定的文件或当前文件上启动调试器）、“attach”（将调试器附加到已经运行的进程）或“test”（运行单元测

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量化脚本convert_checkpoint.py存放在TensorRT-LLM/examples路径对应的模型文件夹下，例如：llama模型对应量化脚本的路径是examples/llama/convert_checkpoint.py。 执行convert_checkpoint.py脚本进行权重转换生成量化系数。

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量化脚本convert_checkpoint.py存放在TensorRT-LLM/examples路径对应的模型文件夹下，例如：llama模型对应量化脚本的路径是examples/llama/convert_checkpoint.py。 执行convert_checkpoint.py脚本进行权重转换生成量

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需要指定Boot文件启动路径，填写启动命令参数。 图3 配置算法参数 Boot文件路径 输入训练算法启动文件的路径，该路径为启动文件在算法中的相对路径。 如果启动文件“xxx.py”位于算法的一级目录下，则路径为“xxx.py”，文本框内只需输入“xxx”。 如果启动文件“xxx.p

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modal_benchmark_parallel.py # modal 评测静态性能脚本 |--- utils.py ├── benchmark_parallel.py # 评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├── generate_dataset

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modal_benchmark_parallel.py # modal 评测静态性能脚本 |--- utils.py ├── benchmark_parallel.py # 评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├── generate_dataset

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量化脚本convert_checkpoint.py存放在TensorRT-LLM/examples路径对应的模型文件夹下，例如：llama模型对应量化脚本的路径是examples/llama/convert_checkpoint.py。 执行convert_checkpoint.py脚本进行权重转换生成量

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Python样例工程的命令行形式运行 赋予“python-examples”文件夹中脚本的可执行权限。在命令行终端执行以下命令： chmod +x python-examples -R。 在python-examples/pyCLI_sec.py中的hosts数组中填写安装HiveServer的节点的业务平面IP。

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range(latents.shape[0])]) ... 修改后的文件参考Gitee代码库中的如下两个文件： pipeline_onnx_stable_diffusion_img2img_mslite.py mslite_model_proxy.py 运行pipeline代码 pipeline代码如下：

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qwen_generation_utils.py ├── qwen.tiktoken ├── README.md ├── SimSun.ttf ├── tokenization_qwen.py ├── tokenizer_config.json └── visual.py 赋予容器访问权重文件的权限。上传代码

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注：推荐使用专业版。 运行exe文件，按照界面提示安装。 导入代码样例 下载QuickStart（Python）样例。 运行PyCharm，单击Open，选择步骤1中下载的样例。 完成代码导入。 代码目录简述： IoT_device_demo：使用MQTT协议的demo文件; message_sample

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单击页面右上方“操作指导”，在弹框中单击“下载配置文件”，将配置文件settings.xml下载到本地。 在本地打开配置文件，在文件中搜索并找到用户名与密码。 单击页面右上方，单击“下载迁移工具”将迁移工具压缩包（脚本uploadArtifact2.py、配置文件artifact.conf）下载到本地。

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