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Turbo文件系统支持无缝访问存储在OBS对象存储桶中的对象，用户可以指定SFS Turbo内的目录与OBS对象存储桶进行关联，然后通过创建导入导出任务实现数据同步。通过OBS与SFS Turbo存储联动，可以将最新的训练数据导入到SFS Turbo，然后在训练作业中挂载SFS Turbo到容器对应
905-xxx.zip文件中的ascendcloud-aigc-poc-sdxl-lora-train.tar.gz代码包。解压后上传到宿主机上。 依赖的插件代码包、模型包和数据集存放在宿主机上的本地目录结构如下，供参考。 [root@devserver-ei-cto-office-ae06cae7-tmp1216
JupyterLab主页介绍 下面介绍如何从运行中的Notebook实例打开JupyterLab。 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“开发空间 > Notebook”，进入Notebook页面。 选择状态为“运行中”的Notebook实例，单击操作列的“打开”，访问JupyterLab。
SSH Remote、 Xshell)连接到容器中进行开发，可以在容器中挂载宿主机的个人存储目录，用于存放代码和数据。 当前指导中很多操作步骤在最新发放的Snt9b裸机环境中已经预置，无需用户再手动配置，用户在操作中如发现某个步骤已有预置配置可直接跳过该步骤。 物理机环境配置 配置超时参数。
Integer 数据集状态。当前可选值： 0：数据集创建中 1：数据集正常 2：数据集删除中 3：数据集已删除 4：数据集异常 5：数据集同步中 6：数据集发布中 7：数据集版本切换中 8：数据集导入中 third_path String 第三方路径。 total_sample_count
905-xxx.zip文件中的ascendcloud-aigc-poc-sdxl-finetune.tar.gz代码包。解压后上传到宿主机上。 依赖的插件代码包、模型包和数据集存放在宿主机上的本地目录结构如下，供参考。 [root@devserver-ei-cto-office-ae06cae7-tmp1216
description String 版本描述信息。 export_images Boolean 发布时是否导出图片到版本输出目录。可选值如下： true：导出图片到版本输出目录 false：不导出图片到版本输出目录（默认值） extract_serial_number Boolean 发布时
框架，因此迁移到昇腾时，推荐使用PyTorch + ascend-vllm技术路线进行迁移。 如果您使用的模型在上述案例文档中已包含，建议您直接使用案例中迁移好的模型，如果您的模型不在已提供的范围内，或者您因业务要求需要自行完成端到端的迁移，可以参考本迁移指导书介绍的步骤进行操作。
用户在使用ModelArts服务的过程中，为了简化用户的操作，ModelArts后台可以代替用户完成一些工作，如训练作业启动前自动下载用户OBS桶中的数据集到作业空间、自动转储训练作业日志到用户OBS桶中。 ModelArts服务不会保存用户的Token认证凭据，在后台异步作业中操作用户的资源（如O
集群控制版面中。根据图1的步骤进行操作，单击kubectl配置时，会弹出图2步骤页面。 图1 配置中心 根据图2，按步骤进行：判断是否安装 kubectl、下载kubectl配置文件、在机器中安装和配置kubectl。 图2 kubectl 访问集群配置 在节点机器中，输入命令，
任务创建完成后，您可以在“我创建的”页签下看到新建的任务。 登录ModelArts-Console 在ModelArts中，一般用户使用数据标注功能，直接是在“数据标注”模块操作，此模块包含数据标注、数据导入导出、智能标注、团队标注和管理等。团队标注任务创建成功后，团队成员登录ModelArts-Console查看相关任务。
3：表示只dump最后一张图 问题分析。 配置以上的环境变量之后，再重新转换模型，导出对应的日志和dump图进行分析： 报错日志中搜到“not support onnx data type”，表示MindSpore暂不支持该算子。 报错日志中搜到“Convert graph to om failed”
准备训练数据中下载的MNIST数据集压缩包文件到OBS的“mnist-data”文件夹中。 上传数据到OBS中时，请不要加密，否则会导致训练失败。 文件无需解压，直接上传压缩包至OBS中即可。 上传训练脚本“train.py”到“mnist-code”文件夹中。 上传推理脚本“customize_service.py”和推理配置文件“config
在AOM控制台查看ModelArts所有监控指标 ModelArts会定期收集资源池中各节点的关键资源（GPU、NPU、CPU、Memory等）的使用情况以及开发环境、训练作业、推理服务的关键资源的使用情况，并上报到AOM，用户可直接在AOM上查看，详细步骤如下： 登录控制台，搜索AOM，进入“应用运维管理”控制台。
“algorithm”的“inputs”和“outputs”填写训练作业输入输出管道的具体信息。实例中“inputs”中“remote”下的“obs_url”表示从OBS桶中选择训练数据的OBS路径。实例中“outputs”下种“remote”下的“obs_url”表示上传训练输出至指定OBS路径。
publishDatasetVersion 删除数据集版本 dataset deleteDatasetVersion 同步数据源 dataset syncDataSource 导出数据集 dataset exportDataFromDataset 创建自动标注任务 dataset createAutoLabelingTask
默认按V001、V002递增规则进行命名，您也可以自定义版本名称。版本名称只能包含字母、数字、中划线或下划线。 “版本格式” 仅“表格”类型数据集支持设置版本格式，支持“CSV”和“CarbonData”两种。 说明： 如果导出的CSV文件中存在以“=”“+”“-”和“@”开头的命令时，为了安全考虑，Mod
publishDatasetVersion 删除数据集版本 dataset deleteDatasetVersion 同步数据源 dataset syncDataSource 导出数据集 dataset exportDataFromDataset 创建自动标注任务 dataset createAutoLabelingTask
后并放入coco文件夹中。 下载完成后，将数据上传至SFS相应目录中。由于数据集过大，推荐先通过obsutil工具将数据集传到OBS桶后，再将数据集迁移至SFS。 在本机机器上运行，通过obsutil工具将本地数据集传到OBS桶。 # 将本地数据传至OBS中 # ./obsutil
WorkflowStep 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String Workflow工作流节点的名称，在一个DAG中唯一，1到64位只包含中英文，数字，空格，下划线（_）和中划线（-），并且以中英文开头。 type 否 String 节点的类型，枚举值如下: job 训练 labeling
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