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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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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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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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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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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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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”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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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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训练任务快速部署：客户进行AI强化学习时，需要短时间（10mins）拉起上万核CPU，对动态扩容能力要求较高。 竞享实例的应用 该AI学习引擎采用竞享实例提供CPU资源。得益于竞享实例的快速扩容与成本优势，引擎可以短时间生成超大规模AI（Actor）同时执行更多的策略，缩短模拟时间。而凭借竞享实例的强劲性

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将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小，重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考各个模型深度学习训练加速框架的选择，如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-ZeRO-1，Deepspee

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集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePaddle等，内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络，同时，针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征，内置遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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E容器实例弹性到CCI服务的方法请参见CCE容器实例弹性伸缩到CCI服务。 两个维度的弹性组件与能力可以分开使用，也可以结合在一起使用，并且两者之间可以通过调度层面的容量状态进行解耦，详情请参见使用HPA+CA实现工作负载和节点联动弹性伸缩。 组件介绍 工作负载弹性伸缩类型介绍 表1

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源代码 redis认证 -module(emqx_authz_redis). -include("emqx_authz.hrl"). -include_lib("emqx/include/emqx.hrl"). -include_lib("emqx/include/logger.hrl")

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修改代码 查看所创建产品的id，查看方式：IoTDA->产品列表。 根据id修改代码。 /** * 电机设备的产品ID */ public static final String MOTOR_PRODUCT_ID = "60988d94aa3bcc02c0200667"; 父主题：

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