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RabbitMqConfig类说明 路径 com.roma.apic.livedata.config.v1.RabbitMqConfig 说明 与ConnectionConfig，QueueConfig，ExchangeConfig和RabbitMqProducer配合使用，对RabbitMQ客户端进行配置。
附录：spring-kafka对接限制 概述 spring-kafka兼容开源Kafka客户端，其与开源Kafka客户端的版本对应关系可参见Spring官网。spring-kafka兼容的Kafka客户端版本主要为2.x.x版本，而ROMA Connect消息集成的Kafka服务端版本为1
自定义数据源开发示例（定时任务） 操作场景 FDI当前支持接入MySQL类型数据库，但因为MySQL是最常用的数据库类型，可以方便开发者参照理解，故本章节以MySQL类型自定义连接器为例进行开发，示例使用Java语言进行开发，Demo代码参考MysqlConnctor.rar。 前提条件
修改VPC通道后端服务器组 功能介绍 更新指定VPC通道后端服务器组 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI PUT /v2/{project_id}/api
查询设备Topic列表 功能介绍 通过调用API查询Topic名称、Topic id、Topic权限、关于此Topic的说明等信息。 URI GET /v1/{project_id}/link/instances/{instance_id}/topics 表1 参数说明 参数 类型
创建规则引擎目的端 功能介绍 在ROMA Connect创建规则引擎目的端。 URI POST /v1/{project_id}/link/instances/{instance_id}/rules/destinations 表1 参数说明 名称 类型 是否必填 描述 project_id
API指标统计值查询-最近一段时间 功能介绍 根据API的ID和最近的一段时间查询API被调用的次数，统计周期为1分钟。查询范围一小时以内，一分钟一个样本，其样本值为一分钟内的累计值。 为了安全起见，在服务器上使用curl命令调用接口查询信息后，需要清理历史操作记录，包括但不限于“~/
自定义后端服务（V1） 查询后端API列表 创建后端API 查询后端API详情 修改后端API 删除后端API 查询后端API测试结果 查询后端API部署历史 部署后端API 测试后端API 撤销后端API 创建后端API脚本 父主题： 服务集成API（V1）
产品数字化作业流卡片 添加产品数字化作业流卡片 进入IPDCenter基础服务登录页面，输入账号和密码，单击“登录”。 在角色桌面首页，单击角色桌面页签上的，进入编辑状态。 单击“增加功能卡片”，在卡片列表的常用卡片区域选择“产品数字化作业流”卡片。 将“产品数字化作业流”卡片拖拽到角色桌面待添加区域。
添加产品主数据资产卡片 前提条件 已进入IPDCenter基础服务首页。 操作步骤 在角色桌面首页，选择待添加卡片的角色桌面页签，单击页签上的，进入编辑状态。 单击“添加功能卡片”，界面右侧显示的卡片列表。 在卡片列表的“专属卡片”区域，找到“产品主数据资产”卡片，将其拖拽到角色桌面待添加区域。
添加生命周期数据卡片 前提条件 已进入IPDCenter基础服务首页。 您已获取生命周期数据模板卡片的配置文件。 如未获取，请参考生命周期数据卡片配置进行配置。 使用须知 上传的配置文件仅支持json格式，文件大小不能超过1MB。 仅支持上传一个配置文件，如果上传后再次上传配置文件，会覆盖原有的配置文件。
产品Recipe建模 维护在生产工序中设备的参数信息。 系统支持模板分类、模板、模板的Recipe参数项、Recipe方案以及Recipe方案的参数项的扩展配置。 前提条件 已登录MBM Space，且拥有该菜单栏目的操作权限。 已维护Part定义。 已维护工厂建模。 已维护工序定义。
生产工具需求生成 支持生成生产工具需求、查询工单生产物料信息。 在“工单操作台”页面进行工单方案实例化成功后，系统自动生成一条生产工具需求记录。 “生产工具需求生成”页面支持手动生成生产工具需求。 前提条件 已登录MBM Space，且拥有该菜单栏目的操作权限。 已维护工单操作台。
pipeline应用准备 当前迁移路径是从ONNX模型转换到MindIR模型，再用MindSpore Lite做推理， 所以迁移前需要用户先准备好自己的ONNX pipeline。下文以官方开源的图生图的Stable Diffusion v1.5的onnx pipeline代码为例进行说明。
模型适配 MindSpore Lite是华为自研的推理引擎，能够最大化地利用昇腾芯片的性能。在使用MindSpore Lite进行离线推理时，需要先将模型转换为mindir模型，再利用MindSpore Lite作为推理引擎，将转换后的模型直接运行在昇腾设备上。模型转换需要使用converter_lite工具。
线下容器镜像构建及调试 镜像构建 导出conda环境 首先拉起线下的容器镜像： # run on terminal docker run -ti ${your_image:tag} 在容器中输入如下命令，得到pytorch.tar.gz： # run on container #
SD1.5&SDXL Koyha框架基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.908） 训练场景和方案介绍 准备镜像环境 Finetune训练 LoRA训练 父主题： AIGC模型训练推理
主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.907） 场景介绍 准备工作 预训练任务 SFT全参微调训练任务 LoRA微调训练 查看日志和性能 训练脚本说明 常见错误原因和解决方法 父主题： LLM大语言模型训练推理
主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.908） 场景介绍 准备工作 执行微调训练任务 查看日志和性能 训练脚本说明 附录：微调训练常见问题 父主题： LLM大语言模型训练推理
预训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中，具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及选择上传的镜像。 代码目录选择：OBS桶路径下的llm_train/AscendSpeed代码目录。
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