代码签名 为了保障用户的代码安全，防止代码文件损坏或被篡改导致代码不一致问题，保证被执行的函数代码为正确版本，当函数创建或修改代码时，FunctionGraph对用户的函数代码签名加密，为其生成代码签名，并存储在函数元信息内。 FunctionGraph在函数执行时，为当前执行的

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代码示例 完整的示例代码在SDK压缩包Cyberverse-HTFoundation.zip的Demo.zip中。 您可在创建完成后的Unity项目中找到对应的示例代码。 父主题： HTSDK使用手册

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代码模型的基础构造型与自定义构造型元素才认定为代码模型元素）。 在代码模型图上创建出来的代码模型元素； 引用到代码模型中的代码元素（包含关联空间中的引用的代码元素）； 如何检查 查询基于模型图（只有代码模型图内的代码元素参与构树）并展示不匹配元素构出的代码模型架构树，找出所有代码元素中不在架构树中的代码元素。 正确示例

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。 多光标修改器 如果您想将通过鼠标添加多个光标时使用的修改键改为“Ctrl+Click”，您可以通过editor.multiCursorModifier设置项来实现。这让来自其他编辑器（如Sublime Text或Atom）的用户可以继续使用他们熟悉的键盘修改器。 设置项可以被设置为：

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代码搜索 查找和替换 跨文件搜索 搜索并替换为正则表达式 父主题： 代码编辑

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代码校验 简介 在代码编辑器中查看问题 使用“问题”视图 配置校验规则 父主题： 基本操作

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代码编辑 简介 代码补全 代码片段 折叠区域 智能选择 父主题： Java

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代码补全 简介 触发代码补全 关键字补全 名字补全 方法补全 片段补全 智能类型匹配补全 父主题： 代码编辑

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代码编辑 CodeArts IDE Online的C/C++插件功能强大，能够帮助用户编写代码，为得到最佳体验，需要为C/C++插件提供头文件的位置。如果头文件放置在以“include”命名的文件夹中，则C/C++插件会自动识别。 其它情形下，需设置“clangd.include

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“Ctrl+Shift+B” / “Ctrl+F8”（IDEA快捷键）。您也可以通过单击编辑器左侧的行号旁的空白区域来设置断点。 接下来需要初始化调试器，您可以按下 “F5” / “F11” / “Shift+F9”（IDEA快捷键），或者单击CodeArts IDE主工具栏上的“开始调试”按钮

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代码补全 CodeArts IDE为当前项目和已安装包中的文件中的Python关键字和所有符号提供代码补全。 有关CodeArts IDE代码补全功能的基本概念，请参阅代码补全。 触发代码补全 关键词补全 参数补全 父主题： 简介

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代码浏览 CodeArts IDE提供了多种浏览Python代码的功能。除了代码导航中描述的常规代码导航外，您还可以使用一些特定为Python语言服务的功能。 转到定义 结构 CodeLens 查找所有引用 查找所有Supers 查找所有实现 类型层次结构 父主题： Python

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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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modelLink兼容旧版本启动方式目录 |──Dockerfile 代码上传至SFS Turbo 将AscendFactory代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip直接上传至E CS 服务器中的SFS Turbo中，例如存放在/mnt/sfs_turbo/AscendCloud-LLM-xxx

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9b74b3ef9c3b56.parquet #原始数据文件 |── alpaca_gpt4_data.json #微调数据文件 上传代码和权重文件到工作环境 使用root用户以SSH的方式登录Server。 将AscendCloud代码包AscendCloud-xxx-xxx

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9b74b3ef9c3b56.parquet #原始数据文件 |── alpaca_gpt4_data.json #微调数据文件 上传代码和权重文件到工作环境 使用root用户以SSH的方式登录Server。 将AscendCloud代码包AscendCloud-xxx-xxx

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benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├── benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本 ├──

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benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├── benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本 ├──

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benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├── benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本 ├──

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#原始数据目录，需要用户手动创建并上传，后续操作步骤中会提示 |── train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet #预训练时预处理后的数据存放地址 |── alpaca_gpt4_data.json

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# 推理代码包 |──llm_tools # 推理工具 代码上传至SFS Turbo 将AscendSpeed代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip直接上传至ECS服务器中的SFS Turbo中，例如存

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