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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，如果
推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。 创建OBS桶 ModelArts使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）进行数据存储以及模型的备份和快照，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此，在使用ModelArts之前通常先创建一个OBS桶，然后在OBS桶中创建文件夹用于存放数据。
提供机柜、节点、加速卡、任务多场景故障感知和检测。 提供节点级、作业级、容器级，多级故障恢复，保障千卡作业稳定训练。 多种资源形态 集群模式，开箱即提供好Kubernetes集群，直接使用，方便高效。 节点模式，客户可采用开源或自研框架，自行构建集群，更强的掌控力和灵活性。 零改造迁移 提供业
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#其他依赖文件所在的目录 |---otherfile.py #其他依赖文件 在启动文件中，建议用户参考以下方式获取依赖文件所在路径，即示例中的otherfile_path。 import os current_path = os.path.dirname(os
git-lfs-linux-arm64-v3.2.0.tar.gz git-lfs-3.2.0 通过git下载sd PyTorch模型。 该模型用于获取模型shape，也可以转换生成onnx模型。后文中的modelarts-ascend仓库已经给出了模型shape，可以直接使用，onnx模型也可以单独下载。
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rts推理平台的模型版本管理能力和动态加载模型的部署能力。本案例将指导用户完成原生第三方推理框架镜像到ModelArts推理自定义引擎的改造。自定义引擎的镜像制作完成后，即可以通过模型导入对模型版本进行管理，并基于模型进行部署和管理服务。 适配和改造的主要工作项如下： 图1 改造工作项
图1 进入“我的订阅” 在展开的版本列表中，单击“部署 > 在线服务”跳转至部署页面。 图2 部署模型 如果您选择部署的是商用模型，则选择服务类型后会弹出“修改配额”窗口，根据需要选择配额后单击“确定”即可跳转至“部署”页面。 由于商用模型支持同时购买多种配额模式的资产，所以仅部署商
storages=[output_storage] ) 其中ServiceStep节点包含两个输入，一个是模型列表对象，另一个是在线服务对象，此时在运行态通过开关的方式来控制部署/更新服务，如下图所示： 在线服务开关默认关闭，节点走部署服务的流程；如果需要更新服务，则手动打开开关，选择相应的在线服务即可。
像并进行训练。 训练作业的预置框架介绍 ModelArts中预置的训练基础镜像如下表所示。 表1 ModelArts训练基础镜像列表 引擎类型 版本名称 PyTorch pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 TensorFlow
创建Notebook 创建开发环境Notebook实例，具体操作步骤请参考创建Notebook实例。 镜像选择已注册的自定义镜像，资源类型选择创建好的专属资源池，规格推荐选择“Ascend: 8*ascend-snt9b”。 图1 Notebook中选择自定义镜像与规格 云硬
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低：高、中风险等级外的其他高危操作。 表1 高危操作一览表 操作对象 操作名称 风险描述 风险等级 应对措施 操作系统 升级/修改操作系统内核或者驱动。 如果升级/修改操作系统内核或者驱动，很可能导致驱动和内核版本不兼容，从而导致OS无法启动，或者基本功能不可用。相关高危命令如：apt-get
能帮助用户快速查找训练作业。 操作一：单击“只显示自己”按钮，训练作业列表仅显示当前子账号下创建的训练作业。 操作二：按照名称、ID、作业类型、状态、创建时间、算法、资源池等条件筛选的高级搜索。 操作三：单击作业列表右上角“刷新”图标，刷新作业列表。 操作四：自定义列功能设置。 图1
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