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请检查请求中代码目录和启动文件的合法性 400 ModelArts.2758 BootFileDirError 代码启动文件路径错误 请检查请求中代码目录和启动文件的合法性 400 ModelArts.2759 TooManyCodeFiles 配额不足，代码文件数量过多，最多支持上传
准备代码 准备AscendCloud-6.3.909-xxx.zip。 准备镜像 准备推理模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例在Notebook上部署推理服务进行调试，因此需要创建Notebook。
该案例介绍了华为云一站式开发平台ModelArts的自动学习功能实现的常见生活垃圾分类，让您不用编写代码也可以实现生活垃圾分类。 本案例只适用于新版自动学习功能。
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--code-dir String 是 训练源代码的OBS路径。 --data-url String 是 训练数据的OBS路径。 --log-url String 是 存放训练生成日志的OBS路径。
图3 guided_json样例 若想在发送的请求中包含上述guided_json架构，可参考以下代码。如果prompt未提供充足信息可能导致返回的json文件部分结果为空。
解压AscendCloud压缩包及该目录下的训练代码AscendCloud-LLM-6.3.908-xxx.zip，并直接进入到llm_train/AscendSpeed文件夹下面 unzip AscendCloud-*.zip -d .
代码的存储。在Notebook调测完成，可以直接指定对应的对象存储路径作为启动训练的代码路径，方便临时修改。 训练观测。可以将训练日志等输出路径进行挂载，在Notebook中实时查看和观测，特别是利用TensorBoard可视化功能完成对训练输出的分析。
work_dir为宿主机中工作目录，目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 容器不能挂载到/home/ma-user目录，此目录为ma-user用户家目录。
API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。
方式二：通过查看ModelArts-Ascend代码仓库，根据每个模型的configs文件获取已知的shape大小。 下文主要介绍方式1如何通过stable diffusion的pytorch模型获取模型shape。
Step1 创建OBS桶和文件夹 在OBS服务中创建桶和文件夹，用于存放样例数据集以及训练代码。如下示例中，请创建命名为“test-modelarts”的桶，并创建如表1所示的文件夹。 创建OBS桶和文件夹的操作指导请参见创建桶和新建文件夹。
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您可以使用代码方式转换文件编码格式，也可以将csv文件用记事本方式打开，在另存为弹出的窗口页面设置编码格式。 输入数据格式为csv时，建议文件大小不超过12MB。
为确保预测代码的正确性，请您手动更改Schema信息中的“列名”为attr_1、attr_2、……、attr_n，其中attr_n为最后一列，代表预测列。 数据集输出位置 选择表格数据存储路径（OBS路径），此位置会存放由数据源导入的数据。
如果git clone拉不下来代码，可能需要先设置下git的配置： git config --global core.compression -1 export GIT_SSL_NO_VERIFY=1 git config --global http.sslVerify false
启动脚本run.sh示例代码如下： #!
ListBucket obs:bucket:ListAllMyBuckets obs:object:GetObject obs:object:GetObjectVersion obs:object:GetObjectAcl obs:object:GetObjectVersionAcl 训练作业配置代码目录
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