# 推理代码包 |──llm_tools # 推理工具 修改代码 将AscendSpeed代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip在本地解压缩后。在上传代码前，需要对解压后的训练脚本代码进行修改。具体文件为：ll

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Tools”，进入操作页面。 执行如下命令，查看自定义词库的ik_smart分词策略和ik_max_word分词策略的分词效果。 使用ik_smart分词策略对文本内容“智能手机是很好用”进行分词。 示例代码： POST /_analyze { "analyzer":"ik_smart"

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FunctionGraph函数，只需编写业务函数代码并设置运行的条件，无需配置和管理 服务器 等基础设施，函数以弹性、免运维、高可靠的方式运行。此外，按函数实际执行资源计费，不执行不产生费用。 自然语言处理 NLP：自然语言处理提供分词、命名实体识别、关键词提取、文本相似度等自然语言

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API Explore在线调试 API Explorer 在线调试工具提供API的检索、调试、代码示例生成功能。同时， 集成开发环境 CloudIDE，可完成代码的构建、调试、运行。 本章节以分词为例，介绍如何使用API Explorer调试API。 前提条件 已 注册华为账号 并开通华为云

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存使用等方式实现，对于文本字段（text、keyword）能够极大提升索引构建的性能。当开启文本索引加速时，支持通过指定配置项“index.native_analyzer”同时开启分词加速。对于需要分词的文本字段（text），当无特殊分词需求时可以开启分词加速提升分词性能。 说明：

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Tools”，进入操作页面。 执行如下命令，查看自定义词库的ik_smart分词策略和ik_max_word分词策略的分词效果。 使用ik_smart分词策略对文本内容“智能手机是很好用”进行分词。 示例代码： POST /_analyze { "analyzer":"ik_smart"

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故障代码 【功能说明】 用于维护资产设备的故障信息 【操作说明】 新增：单击“新增”按钮 -> 输入故障代码信息 -> 单击“保存”按钮； 图1 输入故障代码信息 修改：选择故障代码 -> 单击“修改”按钮 -> 修改故障代码信息 -> 单击“保存”按钮； 图2 修改故障代码信息

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”选择“代码编辑”。 图1 信息抽取 选择“默认抽取”开关。 图标说明开关处于开启状态。开启后，在每个数据类别中，为每个数据字段建立同名抽取项，抽取函数为${数据字段名}。 图标说明开关处于关闭状态，需要编辑json格式代码。 在“信息抽取”对话框下方编辑json格式代码。 在“

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代码解析 Demo代码如下，具体实现的是模拟电机设备上报数据，SDK获取上报数据做进一步分析处理。如果遇到状态为error，则调用事先在产品模型定义好的设备命令。对于未指定MOTOR_PRODUCT_ID的产品上报的数据将继续上报给云端。 #include "edge.h" #include

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代码解析 项目结构如下 ApiController：提供被北向应用NA调用的接口。 Application：主启动类 AuthFilter：鉴权过滤器。 ConfigController：被云端调用进行配置处理。 ConfigService：配置管理服务 。 ItIntegrat

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代码调试 CodeArts IDE Online 支持C/C++工程调试，调试之前需满足以下条件： 编译时，已在“.theia/tasks.json”中需要加上调试参数“-g”，如：“g++ -g -o hello helloworld.cpp”，默认已经添加，如没有，需要手动添加。

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代码生成 简介 构造函数生成 Override/implement方法 组织imports 生成getters和setters 生成hashCode()和equals() 测试 生成toString() 父主题： Java

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测试代码 Python扩展支持使用unittest和pytest框架进行测试。CodeArts可以帮助您配置框架集成，并提供专用的“测试”视图，让您能够方便地识别和运行测试。 以下是一个如何创建和运行一个unittest测试的示例。 创建一个测试对象，也就是新建一个名为 “inc_dec

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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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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 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 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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# 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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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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