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obs:bucket:ListBucket obs:object:GetObject obs:object:PutObject 训练作业启动前下载数据、模型、代码。 训练作业运行中上传日志、模型。 建议配置。 操作步骤 本案例场景为单机单卡场景下创建训练作业，数据和代码存储在OBS服
成WebSocket的握手，client向server发送数据，server向client发送数据等。模型的推理过程在自定义镜像中完成，如下载模型，加载模型，执行预处理，完成推理，拼装响应体等。 操作步骤 WebSocket在线服务开发操作步骤如下： 上传镜像至容器镜像服务 使用镜像创建AI应用
安全 责任共担 资产识别与管理 身份认证与访问控制 数据保护技术 审计与日志 服务韧性 监控安全风险 故障恢复 更新管理 认证证书 安全边界
等，用户只需要专注于本地的代码开发即可。 本章节介绍如何使用PyCharm ToolKit插件创建训练作业并调试。 前提条件 Step1 下载并安装PyCharm ToolKit。 在本地PyCharm中已有训练代码工程。 已在OBS中创建桶和文件夹，用于存放数据集和训练输出模型。
0：OBS桶（默认值） 5：AI Gallery下载数据集 path 是 String 数据源所在路径。 字符限制：不允许出现的特殊字符有换行符(\n)、回车符(\r)、制表符(\t)。 content_info 否 表3 从AI Gallery下载数据集时数据集资产的信息。 annotation_config
Container，SWR）是一种支持镜像全生命周期管理的服务， 提供简单易用、安全可靠的镜像管理功能，帮助您快速部署容器化服务。您可以通过界面、社区CLI和原生API上传、下载和管理容器镜像。 您制作的自定义镜像需要上传至SWR服务。ModelArts开发环境、训练和创建模型使用的自定义镜像需要从SWR服务管理列表获取。
格中，方便查阅。 勾选节点名称，在节点列表上方单击“导出 > 导出全部数据到XLSX”或者“导出 > 导出部分数据到XLSX”，在浏览器的下载记录中查看导出的Excel表格。 驱动升级 支持升级Lite资源池内单个节点驱动版本，或批量升级多个节点的驱动版本。详情请参见升级Lite
obs_path中。 创建一个附属Notebook，与当前使用的Notebook组成分布式训练的两个worker。 初始化训练作业，将数据下载到local_path中。 执行训练任务，用户的代码需要将训练输出保存在4指定的local_path中。 将训练任务得到的输出上传到4指定
表格中，方便查阅。勾选节点名称，在节点列表上方单击“导出 > 导出全部数据到XLSX”或者“导出 > 导出部分数据到XLSX”，在浏览器的下载记录中查看导出的Excel表格。 在节点列表页面中，单击设置图标，支持对节点列表中显示的信息进行自定义。 查看资源池规格 在资源池详情页，
Acl obs:bucket:PutBucketCORS 通过ModelArts的Notebook，在JupyterLab中使用OBS上传下载数据。 建议配置。 开发环境监控功能 AOM aom:alarm:put 调用AOM的接口，获取Notebook相关的监控数据和事件，展示
管理训练容器环境变量 什么是环境变量 本章节展示了训练容器环境中预置的环境变量，方便用户查看，主要包括以下类型。 路径相关环境变量 分布式训练任务环境变量 NCCL（Nvidia Collective multi-GPU Communication Library）环境变量 OBS环境变量
lery > 我的资产 > 数据”，进入“我的数据”。 在“我的发布”页签，单击目标数据集右侧的“删除”，在弹窗中确认删除。 由于数据集是下载至OBS使用的，所以删除已发布的数据集对使用者无影响。 父主题： 发布分享
统一存储：output_storage对象的default值，需填写一个已存在的OBS路径，路径格式为：/OBS桶名称/文件夹路径/。 数据集对象：使用准备数据集章节下载的数据集即可，填写相应的数据集名称以及版本号。 训练资源规格：配置计算资源。由于举例的算法只能跑GPU，此处必须配置GPU类型的资源，可使用免费规格（modelarts
AI应用对镜像大小的约束限制。 自动学习项目中，在完成模型部署后，其生成的模型也将自动上传至AI应用列表中。但是自动学习生成的AI应用无法下载，只能用于部署上线。 Standard推理服务部署 只支持使用专属资源池部署的在线服务使用CloudShell访问推理容器，且在线服务必须处于“运行中”状态。
a、ShareGPT。也可以根据业务实际情况，使用generate_datasets.py脚本生成和业务数据分布接近的数据集。 公开数据集下载地址： ShareGPT: https://huggingface.co/datasets/anon8231489123/ShareGPT
a、ShareGPT。也可以根据业务实际情况，使用generate_datasets.py脚本生成和业务数据分布接近的数据集。 公开数据集下载地址： ShareGPT: https://huggingface.co/datasets/anon8231489123/ShareGPT
rk_eval目录下安装依赖。 cd opencompass #在benchmark_eval目录下 pip install -e . #下载对应依赖 cd ../human-eval #在benchmark_eval目录下 （可选，如果选择使用humaneval数据集） pip
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