准备代码 本教程中用到的数据和代码如下表所示，请提前准备好。 获取数据及代码 表1 准备代码 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-3rdLLM-6.3.904-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模型训练代码、推理部

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ser”，请注意识别训练代码中是否有“/home/work”的硬编码。 提供预置引擎类型有差异。新版的预置引擎在常用的训练引擎上进行了升级。 如果您需要使用旧版训练引擎，单击显示旧版引擎即可选择旧版引擎。新旧版支持的预置引擎差异请参考表1。详细的训练引擎版本说明请参考新版训练和旧版训练分别支持的AI引擎。

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训练业务昇腾迁移通用指导 简介 昇腾迁移快速入门案例 环境准备 训练业务代码适配昇腾PyTorch代码适配 PyTorch迁移精度调优 PyTorch迁移性能调优 训练网络迁移总结 常见问题 父主题： 昇腾业务迁移

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d_with_indices_out_cuda_frame failed with error code 0” 原因分析 出现该问题的可能原因如下： pytorch1.4引擎与之前pytorch1.3版本兼容性问题。 处理方法 在images之后添加contigous。 images

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Notebook基础镜像x86 PyTorch PyTorch包含三种镜像：pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04，pytorch1.10-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04，pytorch1.4-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18

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订购华为RPA-WeAutomate工具 华为RPA-WeAutomate工具结合OCR、NLP等深度学习AI算法，通过模拟并增强人与计算机的交互过程，实现工作流程自动化。快速构建企业级智能自动化平台，一站式获取RPA+AI+小程序能力，助力客户打通数字化转型最后一公里。 商用 2021年5月 序号 功能名称

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Megatron-Deepspeed是一个由NVIDIA开发的基于PyTorch的深度学习模型训练框架。它结合了两个强大的工具：Megatron-LM和DeepSpeed，可在具有分布式计算能力的系统上进行训练，并且充分利用了多个GPU和深度学习加速器的并行处理能力。可以高效地训练大规模的语言模型。

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依赖模块没有导入，需要您在模型推理代码中导入缺失依赖模块。 例如您的AI应用是Pytorch框架，部署为在线服务时出现告警：ModuleNotFoundError: No module named ‘model_service.tfserving_model_service’，则需要您在推理代码customize_service

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Pytorch1.0引擎提示“RuntimeError: std::exception” 问题现象 在使用pytorch1.0镜像时，必现如下报错： “RuntimeError: std::exception” 原因分析 pytorch1.0镜像中的libmkldnn软连接与原生torch的冲突，具体可参看文档。

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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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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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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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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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Baichuan2 baichuan2-13b https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan2-13B-Chat 模型软件包结构说明 AscendCloud-3rdLLM代码包结构介绍如下： |──llm_train #

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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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doFilter(ServletRequest servletRequest, ServletResponse servletResponse, FilterChain filterChain) throws IOException, ServletException { HttpServletRequest

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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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”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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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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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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self.assertEqual(inc_dec.decrement(3), 4) if __name__ == '__main__': unittest.main() 在CodeArts IDE中配置unittest框架集成。 单击CodeArts IDE底部面板中的“测试”

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