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在ModelArts中如何查看OBS目录下的所有文件？ 在使用Notebook或训练作业时，需要查看目录下的所有文件，您可以通过如下方式实现： 通过OBS管理控制台进行查看。 使用当前账户登录OBS管理控制台，去查找对应的OBS桶、文件夹、文件。 通过接口判断路径是否存在。在已有的No
下载OBS文件？ 在Notebook中可以通过调用ModelArts的Moxing接口或者SDK接口与OBS交互，将Notebook中的文件上传至OBS，或者下载OBS中的文件至Notebook中。 图1 Notebook中上传下载OBS文件 使用OBS客户端上传文件的操作指导：上传文件
何对OBS的文件重命名？ 由于OBS管理控制台不支持对OBS的文件重命名，当您需要对OBS文件进行重命名时需要通过调用MoXing API实现，在已有的或者新创建的Notebook中，执行如下命令，通过接口对OBS中的文件进行重命名。 具体操作如下： 如下示例为将文件“obs_file
附录：rank_table_file.json文件 rank_table_file.json文件样例如下，需要根据实际修改server_count，device_ip，server_id，container_ip参数，每台机器上的rank_table_file.json文件内容一致。在步骤三：创建rank_table_file
自如何获取ModelArts训练容器中的文件实际路径？ 如果容器中的文件实际路径不清楚，可以使用Python获取当前文件路径的方法获取。 os.getcwd() #获取文件当前工作目录路径（绝对路径） os.path.realpath(__ file __) #获得文件所在的路径（绝对路径） 也
并为启动文件额外注入如下参数。 --task_index <VC_TASK_INDEX> --ps_hosts <TF_PS_HOSTS> --worker_hosts <TF_WORKER_HOSTS> --job_name <MA_TASK_NAME> 启动文件需要解析如下参数。
在ModelArts训练代码中，如何获取依赖文件所在的路径？ 由于用户本地开发的代码需要上传至ModelArts后台，训练代码中涉及到依赖文件的路径时，用户设置有误的场景较多。因此推荐通用的解决方案：使用os接口得到依赖文件的绝对路径，避免报错。 以下示例展示如何通过os接口获得其他文件夹下的依赖文件路径。 文件目录结构：
JupyterLab中文件保存失败，如何解决？ 问题现象 JupyterLab中保存文件时报错如下： 原因分析 浏览器安装了第三方插件proxy进行了拦截，导致无法进行保存。 在Notebook中的运行文件超过指定大小就会提示此报错。 jupyter页面打开时间太长。 网络环境原因，是否有连接网络代理。
用户创建模型时构建镜像或导入文件失败 问题现象 用户创建模型时，构建镜像失败，失败日志中提示下载obs文件失败（Get object size from OBS failed！）。 图1 下载obs文件失败 用户创建模型时，事件提示：复制模型文件失败，请检查OBS权限是否正常（Failed
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。如果您选择的目录下不符合模型包规范，将无法创建模型。 图1 从OBS中选择元模型 表2 元模型来源参数说明
导入模型提示单个模型文件超过5G限制 问题现象 在导入模型时，提示单个模型文件大小超过5G限制。 原因分析 在不使用动态加载的情况下，系统对单个模型文件的限制大小为5G，超过时无法进行导入。 处理方法 精简模型文件后，重新导入。 使用动态加载功能进行导入。 图1 使用动态加载 父主题：
recursive=True) 其中，“get_size”为获取文件或文件夹的大小。“recursive=True”表示类型为文件夹，“True”表示是文件夹，“False”为文件。 如果输出结果为一致，表示文件夹复制已完毕。如果输出结果不一致，表示复制未结束。 父主题： Standard模型训练
使用moxing适配OBS路径，pandas读取文件报错 问题现象 使用moxing适配OBS路径，然后用较高版本的pandas读取OBS文件报出如下错误： 1.‘can't decode byte xxx in position xxx’ 2.‘OSError:File isn't
在业务执行前加如下命令，检查是否能找到so文件。如果已经找到so文件，执行2；如果没有找到，执行3。 import os; os.system(find /usr -name *libcudart.so*); 设置环境变量LD_LIBRARY_PATH，设置完成后，重新下发作业即可。 例如so文件的存放路径为
复制完整资产名称 获取待上传的文件名 获取待上传的文件在服务器的绝对路径。 上传单个文件 在服务器执行如下命令，可以将服务器上的文件上传到AI Gallery仓库里面。 gallery-cli upload {repo_id} {文件名} 如下所示，表示将服务器上的文件“D:\workpl
on device”。 同一目录下创建较多文件，为了加快文件检索速度，内核会创建一个索引表，短时间内创建较多文件时，会导致索引表达到上限，进而报错。 触发条件和下面的因素有关： 文件名越长，文件数量的上限越小 blocksize越小，文件数量的上限越小。（ blocksize，系统默认
建议用户新建一个文件夹（例如：tb_logs），将tensorboard的日志文件（例如：tb.events）放到新建的文件夹下，然后执行tensorboard命令。示例命令如下： mkdir -p ./tb_logs mv tb.events ./tb_logs tensorboard
字段。 log_file_list String 训练作业的日志文件名。单机作业日志仅有一个文件，分布式作业日志有多个文件。 请求示例 如下以获取“job_id”为10，“version_id”为10的作业日志文件为例。 GET https://endpoint/v1/{p
在ModelArts的Notebook中如何打开VS Code的配置文件settings.json？ 在VS Code环境中执行Ctrl+Shift+P 搜Open User Settings (JSON) 父主题： Standard Notebook
Yaml配置文件参数配置说明 本小节主要详细描述demo_yaml配置文件、配置参数说明，用户可根据实际自行选择其需要的参数。 表1 模型训练脚本参数 参数 示例值 参数说明 model_name_or_path /home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen2-72B
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