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Files按钮，打开文件上传窗口，选择左侧的进入GitHub开源仓库Clone界面。 图1 上传文件图标 图2 进入GitHub开源仓库Clone界面 输入有效的GitHub开源仓库地址后会展示该仓库下的文件及文件夹，说明用户输入了有效的仓库地址，同时给出该仓库下所有的分支供选择，选择完成后单击“克隆”开始Clone仓库。
在ModelArts的Notebook中使用VS Code调试代码无法进入源码怎么办？ 如果已有launch.json文件，请直接看步骤三。 步骤一：打开launch.json文件 方法一：单击左侧菜单栏的Run（Ctrl+Shift+D）按钮，再单击create a launch.json
users原始文件做备份，如果没有备份则可以通过删除diffusers包重新安装的方式获取原始文件。 执行bash stable_diffusers_train.sh。 bash stable_diffusers_train.sh Step4 下载模型和数据集 数据集下载地址：https://huggingface
ipynb文件，并编辑以下代码可实现Notebook环境中的数据与OBS中的数据进行相互传递。 import moxing as mox # OBS存放数据路径 obs_data_dir= "obs://<bucket_name>/data" # NoteBook存放数据路径 local_data_dir=
1：置信度偏低。 2：基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3：预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4：连续多张相似图片的预测结果不一致。 5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7：图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
910版本新增如下内容： 文档中新增在数据预处理时，支持LLama-Factory格式的模板： 支持Alpaca格式的数据，DATA_TYPE 环境变量需设置为 AlpacaStyleInstructionHandler 支持Sharegpt格式的数据，DATA_TYPE 环境变量需设置为 Shareg
本教程案例是基于ModelArts Standard运行的，需要购买并开通ModelArts专属资源池和OBS桶。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备权重 准备所需的权重文件。 准备代码 准备AscendFactory训练代码。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。
INFERENCE: 建议仅在推理部署场景使用。 TRAIN: 建议仅在训练任务场景使用。 DEV: 建议仅在开发调测场景使用。 UNKNOWN: 未明确设置的镜像支持的服务类型。 sort_dir 否 String 排序方式，ASC升序，DESC降序，默认DESC。 sort_key 否 String
gpuVersion String GPU驱动版本，物理资源池中含有GPU规格时可填，例如："440.33"。 npuVersion String NPU驱动版本，物理资源池中含有ascend规格时可填，例如："C78"。 updateStrategy String 驱动升级策略。可选值如下：
c_with_obs.py工具将其它节点的权重文件同步上传到主节点。修改代码如图3。 图3 多机同步权重文件 代码上传至OBS 将llm_train文件上传至OBS中。 结合准备数据、准备权重、准备代码，将数据集、原始权重、代码文件都上传至OBS后，OBS桶的目录结构如下。 <bucket_name>
标注声音分类数据 项目创建完成后，将会自动跳转至新版自动学习页面，并开始运行，当数据标注节点的状态变为“等待操作”时，需要手动进行确认数据集中的数据标注情况，也可以对数据集中的数据进行标签的修改，数据的增加或删减。 图1 数据标注节点状态 音频标注 在新版自动学习页面单击“实例详
域。 参考上传文件，将本地数据上传至OBS桶中。如果您的数据较多，推荐OBS Browser+上传数据或上传文件夹。上传的数据需满足此类型自动学习项目的数据集要求。 在上传数据时，请选择非加密桶进行上传，否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 创建数据集 数据准备完成后，需
910版本新增如下内容： 文档中新增在数据预处理时，支持LLama-Factory格式的模板： 支持Alpaca格式的数据，DATA_TYPE 环境变量需设置为 AlpacaStyleInstructionHandler 支持Sharegpt格式的数据，DATA_TYPE 环境变量需设置为 Shareg
c_with_obs.py工具将其它节点的权重文件同步上传到主节点。修改代码如图3。 图3 多机同步权重文件 代码上传至OBS 将llm_train文件上传至OBS中。 结合准备数据、准备权重、准备代码，将数据集、原始权重、代码文件都上传至OBS后，OBS桶的目录结构如下。 <bucket_name>
复制数据至容器中空间不足 问题现象 ModelArts训练作业运行时，日志中遇到如下报错，导致数据无法复制至容器中。 OSError:[Errno 28] No space left on device 原因分析 数据下载至容器的位置空间不足。 处理方法 请排查是否将数据下载至“
synchronize_data Boolean 团队标注任务是否同步更新新增数据。可选值如下： true：上传文件、同步数据源、导入的未标注文件同步分配至团队成员。 false：不同步更新新增数据（默认值）。 task_id String 标注任务ID。 task_name String
gpuVersion String GPU驱动版本，物理资源池中含有GPU规格时可填，例如："440.33"。 npuVersion String NPU驱动版本，物理资源池中含有ascend规格时可填，例如："C78"。 updateStrategy String 驱动升级策略。可选值如下：
在AI开发过程中，如何将文件方便快速地上传到Notebook几乎是每个开发者都会遇到的问题。ModelArts提供了多种文件上传方式，在文件上传过程中，可以查看上传进度和速度。 将本地文件上传，请参考支持上传本地文件； GitHub的开源仓库的文件上传，请参考支持Clone GitHub开源仓库；
ipynb文件，并编辑以下代码可实现Notebook环境中的数据与OBS中的数据进行相互传递。 import moxing as mox # OBS存放数据路径 obs_data_dir= "obs://<bucket_name>/data" # NoteBook存放数据路径 local_data_dir=
问题现象 训练过程中复制数据/代码/模型时出现如下报错： 图1 错误日志 原因分析 出现该问题的可能原因如下： 本地数据、文件保存将"/cache"目录空间用完。 数据处理过程中对数据进行解压，导致数据大小膨胀，将"/cache"目录空间用完。 数据未保存至/cache目录或者
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