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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|── 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DevServer。 将AscendCloud代码包AscendCloud-xxx-xxx.zip上传到${workdir}目录下并解压缩，如SFS

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h_obs.py工具将其它节点的权重文件同步上传到主节点。修改代码如图3。 图3 多机同步权重文件 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。 <bucket_name>

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# 推理代码包 |──llm_tools # 推理工具 代码上传至OBS 将AscendSpeed代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip在本地解压缩后，将llm_train文件上传至OBS中。

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f”。 将1导出的presto-examples-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar拷贝到“/opt/presto_examples”下。 开启Kerberos认证集群需要将4获取的user.keytab和krb5.conf拷贝到的/op

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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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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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Program”模板。 修改其中的“program”，指向可执行文件。 添加断点 将鼠标移到需要添加断点的行的左侧，显示暗红色小圆点后单击鼠标左键，红点高亮后说明打断点成功。 在调试视图中可以查看所有的断点，并可勾选是否启用。 调试代码 在调试视图中选择添加调试配置时添加的配置。 单击，或者使用“F5”快捷键，开始调试。

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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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|── 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DevServer。 将AscendCloud代码包AscendCloud-xxx-xxx.zip上传到${workdir}目录下并解压

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# 模型名称,根据实际训练模型创建，训练完成权重文件及日志目录 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DevServer。 将AscendCloud代码包AscendCloud-xxx-xxx.zip上传到${workdir}目录下并解压

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# 模型名称,根据实际训练模型创建，训练完成权重文件及日志目录 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DevServer。 将AscendCloud代码包AscendCloud-xxx-xxx.zip上传到${workdir}目录下并解压

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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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|── 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.zip上传到${workdir}目录下并解压缩

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# 推理代码包 |──llm_tools # 推理工具 代码上传至OBS 将AscendSpeed代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip在本地解压缩后，将llm_train文件上传至OBS中。

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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 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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