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如何使用pandas库处理OBS桶中的数据？ 参考下载OBS文件到Notebook中的指导，将OBS中的数据下载至Notebook本地处理。 参考pandas用户指南处理pandas数据。 父主题： 数据存储
桶中，而训练作业运行在容器中，无法通过访问本地路径的方式访问OBS桶中的文件。
当“元模型来源”选择“从对象存储服务（OBS）中选择”时，其相关的参数配置请参见表2。 针对从OBS导入的元模型，ModelArts要求根据模型包规范，编写推理代码和配置文件，并将推理代码和配置文件放置元模型存储的“model”文件夹下。
由于OBS服务是全局级服务，无法指定区域项目进行授权，若需要根据项目进行权限管理，请在选择授权方案选择“指定企业项目资源”。 成功授权后，您可在“企业项目视图”中，看到权限及对应的授权范围。 图6 子用户添加权限 父主题： AI应用管理
单击“新建对象存储服务（OBS）桶”，进入创建桶页面，具体请参见《对象存储服务控制台指南》中的创建桶章节。 图1 快速创建OBS桶 桶创建完成后，选择对应桶名称，单击“新建文件夹”，在“新建文件夹”对话框中，填写文件夹“名称”，单击“确定”完成创建，选择创建的文件夹。
元/小时 * 1 * 0.5 小时 = 6.85 元 存储费用：Workflow实例的数据通过对象存储服务（OBS）上传或导出，存储计费按照OBS的计费规则。
日志提示“Please set the train_url to an empty obs directory” 问题现象 日志提示“Please set the train_url to an empty obs directory”。
使用样例的有标签的数据或者自己通过其他方式打好标签的数据放到OBS桶里，在modelarts中同步数据源以后看不到已标注，全部显示为未标注 OBS桶设置了自动加密会导致此问题，需要新建OBS桶重新上传数据，或者取消桶加密后，重新上传数据。 父主题： Standard数据管理
准备MaaS资源 在使用MaaS服务时，需要先完成OBS桶、资源池等准备工作。 准备OBS桶 在ModelArts Studio大模型即服务平台创建自定义模型、调优或压缩模型时，需要在对象存储服务OBS中创建OBS桶，用于存放模型权重文件、训练数据集或者是存放永久保存的日志。
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。
原因分析 出现该问题的可能原因如下： OBS相关错误。 OBS文件不存在。The specified key does not exist。 用户OBS权限不足。 OBS限流。 OBS其他问题。 磁盘空间不足。 处理方法 如果是OBS相关错误。 OBS文件不存在。
对象存储服务OBS 说明： OBS对象存储为白名单功能，如需使用，请联系华为技术支持开通。 仅支持挂载同一区域下的OBS对象存储。 在开发环境中做大规模的数据上传下载时，可以通过OBS桶做中转。 存储成本低，吞吐量大，但是小文件读写较弱。
主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.908） 场景介绍 准备工作 预训练 SFT全参微调训练 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
在运行Notebook实例时，如果使用了存储资源，例如OBS、SFS等，需同时删除存储到其中的数据。 进入“费用中心 > 流水和明细账单”页面。 选择“明细账单”，在账单列表中，单击复制资源ID。
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。
挂载OBS存储的Notebook，JupyterLab目录的文件可以与OBS的文件进行同步，使用JupyterLab文件上传下载功能。Terminal的文件与JupyterLab目录的文件相同。
主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.909） 场景介绍 准备工作 预训练 SFT全参微调训练 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Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907） 场景介绍 准备工作 预训练 SFT全参微调训练 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Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.909） 场景介绍 准备工作 预训练 SFT全参微调训练 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
增加了和OBS交互工作的整个训练流程如下： 建议使用OBSutil作为和OBS交互的工具，如何在本机安装obsutil可以参考安装和配置OBS命令行工具。 训练数据、代码、模型下载。
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