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在输入框选择输入数据所在的路径，如图9所示。 图8 填写训练输入路径 选择挂载SFS路径时，下拉框只显示有权限的SFS路径，显示“只读”的文件夹只支持只读功能，不显示的读写均支持。可参考权限管理文档修改SFS Turbo权限。 图9 输入数据设置完成界面 设置训练输出路径：新建“output”文件夹设置为输出
<filename>bike_1_1593531469339.png</filename> <source> <database>Unknown</database> </source> <size> <width>554</width>
检查OBS桶的ACLs设置 进入OBS管理控制台，查找对应的OBS桶，单击桶名称进入概览页。 在左侧菜单栏选择“访问权限控制>桶ACLs”，检查当前账号是否具备读写权限，如果没有权限，请联系桶的拥有者配置权限。 在左侧菜单栏选择“访问权限控制>桶策略”，检查当前OBS桶是否允许子用户访问。 检查训练作业的代码目录和启动文件地址
发，以及是否存在计算快慢卡和下发快慢卡。如下图所示，可以看到8号卡的计算耗时明显大于其他卡，因此8号卡的“短板效应”将会拖慢集群的整体训练速度，后续性能分析需要重点关注8号卡的计算维度。 图4 多卡不同step计算、下发和通信耗时统计值 图5 多卡不同step通信带宽统计值 环境变量Environment
能因权限等问题导致挂载失败或读写异常。 access_modes 否 String 挂载文件的访问权限，支持读写和只读两种方式，仅type为“obsfs”类型，该字段有效。可选值： ReadOnlyMany：只读方式 ReadWriteMany：读写方式（默认值） 表16 failed_reasons字段数据结构说明
支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类场景 自动执行模型开发、训练、调优和推理机器学习的端到端过程 根据最终部署环境和开发者需求的推理速度，自动调优并生成满足要求的模型 ModelArts自动学习，为资深级用户提供模板化开发能力 提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率
卷写入。条带化是指创建逻辑卷时指定条带化，当实际写入数据时会将连续的数据分成大小相同的块，然后依次存储在多个物理卷上，实现数据的并发读写从而提高读写性能。条带化模式的存储池不支持扩容。 数据盘：部分规格支持“添加普通数据盘”，挂载多个数据盘到资源池中。支持设置数据盘的“磁盘类型”、“大小”和“数量”。
影响模型收敛程度，决定了模型在每次更新权重时所采用的步长。学习率过高，模型可能会过度调整权重，导致不稳定的训练过程；如果学习率过低，模型训练速度会变慢，甚至陷入局部最优。 batch size 影响训练速度，有时候也会影响模型精度。 micro batch size 影响流水线并行中设备的计算效率。 切分策略 包括DP（Data
Flow、PyTorch等之上，使用MoXing API可让模型代码的编写更加简单、高效。 MoXing提供了一套文件对象API，可以用来读写OBS文件。 您可以通过MoXing API文档了解其与原生API对应关系，以及详细的接口调用示例，详细说明请参见MoXing文件操作。 示例代码：
Pod删除后，存储不会清理。 使用主机路径 OBS 适用于训练数据集的存储。 对象存储。常用OBS SDK进行样本数据下载。存储量大，但是离节点比较远，直接训练速度会比较慢，通常会先将数据拉取到本地cache，然后再进行训练任务。 静态挂载 动态挂载 SFS Turbo 适用于海量小文件业务场景。 提供posix协议的文件系统；
通过VPC高速访问通道的方式访问在线服务：使用VPC直连的高速访问通道，用户的业务请求不需要经过推理平台，而是直接经VPC对等连接发送到实例处理，访问速度更快。 在线服务的API默认为HTTPS访问，同时还支持以下的传输协议： 使用WebSocket协议的方式访问在线服务：WebSocket
须配置“作业日志路径”，用于存放训练作业产生的日志文件。 建议选择一个空的OBS文件目录存放运行中产生的日志文件，同时需要OBS文件目录的读写权限。 事件通知 选择是否打开“事件通知”开关。 开关关闭（默认关闭）：表示不启用消息通知服务。 开关打开：表示订阅消息通知服务，当训练作
读取和数据增强的性能，例如将数据读取并行化，或者使用NVIDIA Data Loading Library（DALI）等工具提高数据增强的速度。 模型保存不要太频繁：模型保存操作一般会阻塞训练，如果模型较大，并且较频繁地进行保存，就会影响GPU/NPU利用率。同理，其他非GPU/
个目录下才能进行性能分析，这个操作相对较为繁琐且耗时。使用ModelArts时推荐挂载共享网盘如sfs turbo，既能加快训练数据的读取速度又能用于存放性能profiling数据。如果没有共享网盘，profiling数据默认保存到ModelArts训练容器中，则请参考创建Mod
cn/anaconda/cloud\n msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud\n bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud\n menpo:
uint8), cv2.IMREAD_COLOR) 将一个不支持OBS路径的API改造成支持OBS路径的API pandas中对h5的文件读写to_hdf和read_hdf既不支持OBS路径，也不支持输入一个文件对象，考虑以下代码会出现错误。 1 2 3 4 import pandas
modelarts:sfsOption 设置用户对于SFS Turbo文件夹的权限类型，支持填写以下参数： 仅读权限：readonly 读写权限：readwrite（创建开发环境实例modelarts:notebook:create仅支持配置readwrite） 如果需要在一个
如文件大小小于/cache目录大小并且文件数量超过50w，则考虑为inode不足或者触发了操作系统的文件索引相关问题。需要： 分目录处理，减少单个目录文件量。 减慢创建文件的速度。如数据解压过程中，sleep 5s后再进行下一个数据的解压。 如果训练作业的工作目录下有core文件生成，可以在启动脚本最前面加上如下代
ce。 tasks：评测数据集任务，比如openllm。 batch_size：输入的batch_size大小，不影响精度，只影响得到结果速度，默认使用auto，代表自动选择batch大小。 output_path：结果保存路径。 使用lm-eval，比如加载非量化或者awq量化，llama3
ce。 tasks：评测数据集任务，比如openllm。 batch_size：输入的batch_size大小，不影响精度，只影响得到结果速度，默认使用auto，代表自动选择batch大小。 output_path：结果保存路径。 使用lm-eval，比如加载非量化或者awq量化，llama3
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