选择代码 选择当前行 键盘快捷键：Ctrl+L 多重选择（多光标） CodeArts IDE支持多个光标以实现快速的同步编辑。您可以使用“Alt+单击”添加二级光标。每个光标根据其所在的上下文独立运行。添加更多光标的常见方法是使用Ctrl+Alt+Down或Ctrl+Alt+Up将光标插入下方或上方。

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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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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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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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createFromEnv(); } public void start() throws Exception { //设置回调，打开客户端 driverClient.setGatewayCallback(this); driverClient

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json”文件（请参考精确配置代码跳转）。 基本编辑操作如下： 代码提示 代码格式化 查找引用 配置头文件路径和宏 精确配置代码跳转 登录工作界面请参考启动IDE实例。 代码提示 CodeArts IDE Online可以根据输入的内容，实时提示代码详细信息。单击提示中的，还可以查看函数、变量的详细信息。

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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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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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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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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

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免费体验 自动学习 在ModelArts自动学习功能中，在训练模型和部署上线阶段，可选择免费的计算规格，端到端体验一个自动学习项目，大大降低您的体验成本。 单击此处进入ModelArts管理控制台，参考如下操作指导体验免费规格的使用。 使用场景 自动学习项目分为“数据标注”、“模型

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提交代码到代码仓 开发在本地完成业务代码和IaC脚本后，需要提交代码文件至代码仓库。 前提条件 业务代码开发已完成。 已创建代码仓。 需要具备开发人员角色权限，权限申请方法请参见申请权限。具体角色权限说明请参考用户角色和权限说明。 操作入口 在开发中心工作台左上角单击，在菜单列表中选择“全部菜单

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机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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0_pl_sft_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。 表1 必须修改的训练超参配置 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/ma-user/work/

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SFT全参微调权重转换 SFT全参微调需将HuggingFace格式权重转换为megatron格式后再进行SFT全参微调。 本章节主要介绍如何将HuggingFace权重转换为Megatron格式。此处的HuggingFace权重文件和转换操作结果同时适用于SFT全参微调和LoRA微调训练

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