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代码目录 选择训练代码文件所在的OBS目录。如果自定义镜像中不含训练代码则需要配置该参数，如果自定义镜像中已包含训练代码则不需要配置。 需要提前将代码上传至OBS桶中，目录内文件总大小要小于或等于5GB，文件数要小于或等于1000个，文件深度要小于或等于32。
正常 [model 0.0.1] OBS桶，OBS并行文件系统，SFS Turbo挂载成功。 [%s] %s volume successfully. - 服务部署和运行过程中，关键事件支持手动/自动刷新。
如果您启用了自动停止功能，服务将在指定时间后自动停止，不再产生费用。 父主题： 使用自动学习实现预测分析
图1 获取镜像列表 对象存储服务 对象存储服务（Object Storage Service，OBS）是一个基于对象的海量存储服务，为客户提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力。 在使用ModelArts时存在与OBS的数据交互，您需要使用的数据可以存储至OBS。
-obs, --obs-path TEXT OBS path to save local built image.
如果您启用了自动停止功能，服务将在指定时间后自动停止，不再产生费用。 父主题： 使用自动学习实现物体检测
由于“运行中”的在线服务将持续耗费资源，如果不需再使用此在线服务，建议在版本管理区域，单击“停止”，即可停止在线服务的部署，避免产生不必要的费用。如果需要继续使用此服务，可单击“启动”恢复。 如果您启用了自动停止功能，服务将在指定时间后自动停止，不再产生费用。
在Notebook中调用SDK，可直接参考接口说明，执行OBS管理、作业管理、模型管理和服务管理等操作。 ModelArts SDK支持在本地安装配置使用。使用时，需进行Session鉴权。 本地安装SDK。
而ModelArts还有一个特殊的地方在于，为了完成AI计算的各种操作，AI平台在任务执行过程中需要访问用户的其他服务，典型的就是训练过程中，需要访问OBS读取用户的训练数据。在这个过程中，就出现了ModelArts“代表”用户去访问其他云服务的情形。
前提条件 请确保训练作业已运行成功，且模型已存储至训练输出的OBS目录下（输入参数为train_url）。 针对使用常用框架或自定义镜像创建的训练作业，需根据模型包结构介绍，将推理代码和配置文件上传至模型的存储目录中。 确保您使用的OBS目录与ModelArts在同一区域。
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。
由于“运行中”的在线服务将持续耗费资源，如果不需再使用此在线服务，建议在版本管理区域，单击“停止”，即可停止在线服务的部署，避免产生不必要的费用。如果需要继续使用此服务，可单击“启动”恢复。 如果您启用了自动停止功能，服务将在指定时间后自动停止，不再产生费用。
镜像 Lite Server服务器的镜像。 创建时间 Lite Server服务器的创建时间。 更新时间 Lite Server服务器的更新时间。 所属订单 Lite Server服务器对应的订单，单击链接可跳转至费用中心。
由于“运行中”的在线服务将持续耗费资源，如果不需再使用此在线服务，建议在“在线服务”的操作列单击“更多>停止”，避免产生不必要的费用。如果需要继续使用此服务，可单击“启动”恢复。 如果您启用了自动停止功能，服务将在指定时间后自动停止，不再产生费用。
欠费后，按需资源不会立即停止服务，资源进入宽限期。您需支付按需资源在宽限期内产生的费用，相关费用可在“管理控制台 > 费用中心 ＞ 总览”的“欠费金额”查看，华为云将在您充值时自动扣取欠费金额。
代码目录 必填，选择训练代码文件所在的OBS目录。 需要提前将代码上传至OBS桶中，目录内文件总大小要小于或等于5GB，文件数要小于或等于1000个，文件深度要小于或等于32。
准备Notebook 本案例需要创建一个Notebook，以便能够通过它访问SFS Turbo服务。随后，通过Notebook将OBS中的数据上传至SFS Turbo，并对存储在SFS Turbo中的数据执行编辑操作。
单击顶部“费用”，进入费用中心，单击“订单管理 > 退订与退换货”。 图7 退订与退换货 勾选需要退订的多个实例，单击“批量退订”。 图8 批量退订 根据界面提示，确认需要退订的资源，并选择退订原因。
src_path 否 String batch服务类型必选。批量任务输入数据的OBS路径。 req_uri 否 String batch服务类型必选。
本文档提供的调测代码中涉及到的OBS路径，请用户替换为自己的实际OBS路径。 本文档提供的调测代码是以PyTorch为例编写的，不同的AI框架之间，整体流程是完全相同的，只需要修改个别的参数即可。 DataParallel进行单机多卡训练的优缺点 代码简单：仅需修改一行代码。
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