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ModelArts标注完样本集后，如何保证退出后不再产生计费？ 标注样本集本身不计费，数据集存储在OBS中，收取OBS的费用。建议您前往OBS控制台，删除存储的数据和OBS桶，即可停止收费。 父主题： 计费相关
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”。 原因分析 对于不支持断点训练的模型，若选择训练输出路径不是空目录，会出现该报错。
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
主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS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（6.3.908） 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
主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.910） 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（6.3.908） 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
本地与ModelArts上训练对比 ModelArts上进行训练比本地训练多了一步OBS和容器环境的数据迁移工作。 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obsutil安装和配置。 训练数据、代码、模型下载。（本地使用硬盘挂载或者docker
创建模型时，OBS文件目录对应镜像里面的目录结构是什么样的？ 问题现象 创建模型时，元模型来源指定的OBS目录下存放了自定义的文件和文件夹，都会复制到镜像中去。复制进去的路径是什么，怎么读取对应的文件或者文件夹里面的内容？ 原因分析 通过OBS导入模型时，ModelArts会将指
ModelArts标注完样本集后，如何保证退出后不再产生计费？ 标注样本集本身不计费，数据集存储在OBS中，收取OBS的费用。建议您前往OBS控制台，删除存储的数据和OBS桶，即可停止收费。 父主题： 计费FAQ
本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 提示：本文档适用于仅使用OBS对象存储服务（Object Storage Service）作为存储的方案，OBS用于存储模型文件、训练数据、代码、日志等，提供了高可靠性的数据存储解决方案。 约束限制 如果要使
本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 提示：本文档适用于仅使用OBS对象存储服务（Object Storage Service）作为存储的方案，OBS用于存储模型文件、训练数据、代码、日志等，提供了高可靠性的数据存储解决方案。 约束限制 如果要使
方技术支持。 本文档适用于OBS+SFS Turbo的数据存储方案，不适用于仅使用OBS的存储方案。通过OBS对象存储服务（Object Storage Service）与SFS Turbo文件系统联动，可以实现数据灵活管理、高性能读取数据等。通过OBS上传训练所需的模型文件、训
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
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。
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
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。
准备工作 准备资源 准备数据 准备权重 准备代码 准备镜像 准备Notebook（可选） 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.908）
准备工作 准备资源 准备数据 准备权重 准备代码 准备镜像 准备Notebook（可选） 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.910）
准备工作 准备资源 准备数据 准备权重 准备代码 准备镜像 准备Notebook（可选） 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907）
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