├──benchmark_tools #性能评测 ├── benchmark.py # 可以基于默认的参数跑完静态benchmark和动态benchmark ├── benchmark_parallel.py # 评测静态性能脚本

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├──llm_evaluation # 推理评测代码包 ├──benchmark_tools #性能评测 ├── benchmark.py # 可以基于默认的参数跑完静态benchmark和动态benchmark

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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 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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装目录。参数说明请参见表3。 代码生成功能由3个 operation 配合完成。执行顺序为Operation1启动代码生成任务，Operation2查询任务状态（可多次执行），当Operation2查询状态为成功时，执行Operation3下载代码至本地。 Operation3执

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代码生成 CodeArts Repo模板生成代码 Devstar 模板生成代码 查询任务详情 下载模板产物 父主题： API

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代码解析 项目结构如下 表1 类相关说明 类名称 描述 Device 设备类，包含设备的id，产品id，slaveId及能力定义。 Main 主启动类。 ModbusCfg modbus配置。 ModbusDriver 业务主体类，该类含边侧设备添加，设备同步，数据收集及上报等演示。

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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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.json”。CMake和Clang自带支持生成“compile_commands.json”，对于make和ninja管理的工程，则可以用bear工具，具体操作参考如下： CMake 设置 CMAKE_EXPORT_COMPILE_COMMANDS，可以带参数执行。 cmake

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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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快速缩小或展开当前选定内容。可使用“Shift+Alt+Left”/“Ctrl+Shift+W”（IDEA键盘映射）和“Shift+Alt+Right”触发。 下面是一个用“Shift+Alt+Right”扩大选区的例子： 列（框）选择模式 将光标放置在第一行的右上角，然后按住“Shift+Alt”，同时拖动光

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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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调试代码 CodeArts的Python扩展提供了调试支持，让您能够设置断点、检查数据，在逐步执行程序时使用调试控制台。 对于快速开始项目，您可以在 “main.py” 文件的第 14 行设置一个断点。将光标悬置在 “print_hi” 调用上，然后按下 “F9” / “Ctrl+Shift+B”

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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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├──llm_evaluation # 推理评测代码包 ├──benchmark_tools #性能评测 ├── benchmark.py # 可以基于默认的参数跑完静态benchmark和动态benchmark

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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-6

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zip 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SFS Turbo后，目录结构如下。 /mnt/sfs_turbo/ |──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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