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  • 代码重构

    代码重构 简介 内联变量 引入变量 变量重命名 父主题: 代码编辑

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  • Code代码

    Code代码 Code代码也被称为函数连接器,仅包含“运行动作”一个执行动作。 连接参数 Code代码连接器无需认证,无连接参数。 运行动作 输入参数 用户配置运行动作执行动作,相关参数说明如表1所示。 表1 运行动作属性配置输入参数说明 参数 必须 说明 函数名称 是 选择下拉

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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2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-3rdLLM-6

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  • 准备代码

    准备代码 软件配套版本 本方案支持的软件配套版本和依赖包获取地址如表1所示。 表1 软件配套版本和获取地址 软件名称 说明 下载地址 AscendCloud-6.3.909-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推理部署代码和推理评测代码

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  • 准备代码

    软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的推理部署代码和推理评测代码、推理依赖的算子包。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 说明: 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息,说明您没有下载权限,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

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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。 获取模型软件包 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2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

    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。 获取模型软件包 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2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

    S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> |──llm_train # 解压代码包后自动生成的代码目录,无需用户创建 |──

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  • 准备代码

    软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的推理部署代码和推理评测代码、推理依赖的算子包。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 说明: 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息,说明您没有下载权限,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

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  • 准备代码

    171ba0b3"。该问题会导致代码安装失败,会在后续版本修复。 代码上传至OBS 将AscendSpeed代码包AscendCloud-3rdLLM-905-xxx.zip在本地解压缩后,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。

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  • 准备代码

    软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的vLLM 0.3.2推理部署代码和推理评测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 说明: 如果没有下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 AscendCloud-OPP-6.3.905-xxx

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  • 准备代码

    软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的推理部署代码和推理评测代码、推理依赖的算子包。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 说明: 如果没有下载权限,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 本教程需要使用到的AscendCloud-6.3

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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

    软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的推理部署代码和推理评测代码、推理依赖的算子包。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,在此路径中查找下载ModelArts 6.3.910 版本。 说明: 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息,说明您没有下载权限

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  • 准备代码

    # 推理代码包 |──llm_tools # 推理工具 代码上传至OBS 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。

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  • 什么是语音交互服务

    SIS以开放API的方式提供给用户,您可以参考《快速入门》学习并使用SIS服务。 使用方式 如果您是一个开发工程师,熟悉代码编写,想要直接调用SIS的API或SDK使用服务,您可以参考《API参考》或《SDK参考》获取详情。 由浅入深学习 您可以参考成长地图,由浅入深学习使用SIS。

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  • 提交代码到代码仓库

    提交代码代码仓库 开发在本地完成业务代码和IaC脚本后,需要提交代码文件至代码仓库。 前提条件 开发业务代码和编写IaC脚本已完成。 已创建代码仓库。 需要具备开发人员角色权限,权限申请方法请参见申请权限。具体角色权限说明请参考用户角色和权限说明。 操作入口 在开发中心工作台左上角单击,在菜单列表中选择“全部菜单

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域, DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 可信联邦学习作业

    可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域,DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 新建联邦学习作业

    状态码: 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题: 可信联邦学习作业管理

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