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lArts数据集？ ModelArts上创建的数据集存放在OBS中，可以将OBS中的数据下载到Notebook中使用。 Notebook中读取OBS数据方式请参见如何在ModelArts的Notebook中上传下载OBS文件？。 父主题： Standard Notebook
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。
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。
Notebook。 Step2 准备权重文件 将OBS中的模型权重上传到Notebook的工作目录/home/ma-user/work/下。上传代码参考如下。 import moxing as mox obs_dir = "obs://${bucket_name}/${folder-name}"
Notebook。 Step2 准备权重文件 将OBS中的模型权重上传到Notebook的工作目录/home/ma-user/work/下。上传代码参考如下。 import moxing as mox obs_dir = "obs://${bucket_name}/${folder-name}"
Notebook。 Step2 准备权重文件 将OBS中的模型权重上传到Notebook的工作目录/home/ma-user/work/下。上传代码参考如下。 import moxing as mox obs_dir = "obs://${bucket_name}/${folder-name}"
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。（本地使用硬盘挂载或者docker cp，在ModelArts上使用OBSutil） 启动脚本，用法无切换，一般就是到达执行目录，然后python
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。
Notebook。 Step2 准备权重文件 将OBS中的模型权重上传到Notebook的工作目录/home/ma-user/work/下。上传代码参考如下。 import moxing as mox obs_dir = "obs://${bucket_name}/${folder-name}"
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。
LoRA微调训练 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。
Notebook。 Step2 准备权重文件 将OBS中的模型权重上传到Notebook的工作目录/home/ma-user/work/下。上传代码参考如下。 import moxing as mox obs_dir = "obs://${bucket_name}/${folder-name}"
参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求消息 请求参数如表2所示。 表2 查询检索参数 参数 是否必选 参数类型 说明 per_page 否 Integer 指定每
前提条件 已存在创建完成的数据集。 创建一个空的OBS桶，OBS桶与ModelArts在同一区域，并确保用户具有OBS桶的操作权限。 本地上传 文件型和表格型数据均支持从本地上传。从本地上传的数据存储在OBS目录中，请先提前创建OBS桶。 从本地上传的数据单次最多支持100个文件同时上传，总大小不超过5GB。
在ModelArts的Notebook中如何使用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： Standard Notebook
Notebook。 Step2 准备权重文件 将OBS中的模型权重上传到Notebook的工作目录/home/ma-user/work/下。上传代码参考如下。 import moxing as mox obs_dir = "obs://${bucket_name}/${folder-name}"
nal的文件和OBS的文件之间的关系是什么？ JupyterLab目录的文件与Terminal中work目录下的文件相同。即用户在Notebook中新建的，或者是从OBS目录中同步的文件。 挂载OBS存储的Notebook，JupyterLab目录的文件可以与OBS的文件进行同步
LoRA微调训练 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
SFT全参微调训练 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
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