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获取训练镜像 请确保在正确的Region下获取镜像。建议使用官方提供的镜像部署训练服务。镜像地址{image_url}请参见表1。 docker pull {image_url} Step5 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”，然后在跳出的登录指定窗口，单击复
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从本地上传数据到ModelArts数据集 前提条件 已存在创建完成的数据集。 创建一个空的OBS桶，OBS桶与ModelArts在同一区域，并确保用户具有OBS桶的操作权限。 本地上传 文件型和表格型数据均支持从本地上传。从本地上传的数据存储在OBS目录中，请先提前创建OBS桶。
org/ 下载格式转换后的annotation文件：ILSVRC2021winner21k_whole_map_train.txt和ILSVRC2021winner21k_whole_map_val.txt。 下载完成后将上述3个文件数据上传至OBS桶中的imagenet21k_
在VS Code中上传下载文件 在VS Code中上传数据至Notebook 不大于500MB数据量，直接复制至本地IDE中即可。 大于500MB数据量，请先上传到OBS中，再从OBS上传到云上开发环境。 操作步骤 上传数据至OBS。具体操作请参见上传文件至OBS桶。 或者在本地VS
OBS支持多种文件上传方式，当文件少于100个时，可以在OBS Console中上传，当文件大于100个时，推荐使用工具，推荐OBS Browser+（win）、obsutil（linux）。上述例子为obsutil使用方法。 准备算法 main.py文件内容如下，并将其上传至OBS桶的demo文件夹中：
Notebook中构建新镜像 ModelArts中注册镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将基础镜像上传后，可在SWR中查看已上传的镜像。但在ModelArts中还需要完成镜像注册后，才能在后续的Notebook中使用。镜像注册的操作步骤如下： 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏单击“镜像管理”。
在Notebook的JupyterLab中，支持从GitHub开源仓库Clone文件。 通过JupyterLab打开一个运行中的Notebook。 单击JupyterLab窗口上方导航栏的ModelArts Upload 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。
参考线下容器镜像构建及调试章节，构建容器镜像并调试，镜像构建及调试与单机单卡相同。 上传镜像，参考单机单卡训练的上传镜像章节操作。 准备数据 登录coco数据集下载官网地址：https://cocodataset.org/#download 下载coco2017数据集的Train（18GB）、Val images（1GB）、Train/Val
Turbo存储，挂载完成后可在后续步骤中，将训练所需的数据通过ECS上传至SFS Turbo。 前提条件 已创建SFS Turbo，如果未创建，请参考创建文件系统。 数据及算法已经上传至OBS，如果未上传，请参考上传数据和算法至OBS（首次使用时需要）。 ECS服务器和SFS的共享硬盘在相同的VPC或者对应VPC能够互联。
欠费后，ModelArts的资源是否会被删除？ 欠费后，ModelArts的资源不会被立即删除。 欠费后，您可以在“费用中心”查看欠费详情。为了防止相关资源不会被停止服务或者逾期释放，您需要及时进行还款或充值。 查询欠费步骤 登录管理控制台。 单击页面右上角的“费用”进入“费用中心”页面。
根据报错日志分析，模型目录下存在多余文件“/home/mind/model/v0432/cdn_short.pt”。 处理方法 在模型目录中删除“/home/mind/model/v0432/cdn_short.pt”文件，重新导入模型后进行部署在线服务即可正常预测。 父主题： 服务部署
] [ OK ] obs dst path: [ obs://${your_bucket}/test-copy/ ] # 上传文件夹到OBS中，对应上传到OBS的目录为obs://${your_bucket}/test-copy/data/ $ ma-cli obs-copy /h
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