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EST API进行的Python封装，以简化用户的开发工作。 SDK文档 SDK下载 Session鉴权 OBS管理 作业管理 模型管理 服务管理 02 价格 ModelArts服务的计费方式简单、灵活，您既可以选择按实际使用时长计费。也可以选择更经济的按包周期计费方式。 计费项
10 JOBSTAT_COMPLETED，作业已经完成。 11 JOBSTAT_FAILED，作业运行失败。 12 JOBSTAT_KILLED，作业取消成功。 13 JOBSTAT_CANCELED，作业取消。 14 JOBSTAT_LOST，作业丢失。 15 JOBSTAT_SCALING，作业正在扩容。
终端节点（Endpoint）即调用API的请求地址，不同服务不同区域的终端节点不同，您可以从地区和终端节点中查询所有服务的终端节点。 约束与限制 您能创建的ModelArts资源的数量与配额有关系，具体请参见服务配额。 更详细的限制请参见具体API的说明。 基本概念 账号 用户注册
ModelArts.3551：到obs检查输入数据目录是否存在，如果不存在，请按照实际需要创建obs目录；如果检查发现目录存在，但依然报同样的错，可以提工单申请技术支持 ModelArts.3567：用户只能访问自己账号下的obs目录，ModelArts在读取其他用户obs下的数据时，需要用户
云原生方式直接向用户提供AI Native的资源、任务等能力，用户可以直接操作资源池中的节点和k8s集群。请参见弹性集群k8s Cluster。 ModelArts Lite Cluster主要支持以下功能： 同一昇腾算力资源池中，支持存在不同订购周期的服务器 同一昇腾算力资源池
在ModelArts的Notebook中如何使用pandas库处理OBS桶中的数据？ 参考下载OBS文件到Notebook中的指导，将OBS中的数据下载至Notebook本地处理。 参考pandas用户指南处理pandas数据。 父主题： Standard Notebook
创建模型 创建模型不同方式的场景介绍 从训练作业中导入模型文件创建模型 从OBS中导入模型文件创建模型 从容器镜像中导入模型文件创建模型 从AI Gallery订阅模型 父主题： 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
训练中一定间隔（${save-interval}）保存的模型（包括模型参数、优化器状态、训练迭代次数等）继续训练恢复，而不需要从头开始。 不同点 断点续训：可指定加载训练过程中生成的Megatron格式权重(${user_converted_ckpt_path}) 故障快恢：默认
在ModelArts的Notebook中如何对OBS的文件重命名？ 由于OBS管理控制台不支持对OBS的文件重命名，当您需要对OBS文件进行重命名时需要通过调用MoXing API实现，在已有的或者新创建的Notebook中，执行如下命令，通过接口对OBS中的文件进行重命名。 具体操作如下：
在ModelArts的Notebook中如何使用pandas库处理OBS桶中的数据？ 在ModelArts的Notebook中，如何访问其他账号的OBS桶？ 在ModelArts的Notebook中JupyterLab默认工作路径是什么？ 如何查看ModelArts的Notebook使用的cuda版本？
在ModelArts上如何提升训练效率并减少与OBS的交互？ 场景描述 在使用ModelArts进行自定义深度学习训练时，训练数据通常存储在对象存储服务（OBS）中，且训练数据较大时（如200GB以上），每次都需要使用GPU资源池进行训练，且训练效率低。 希望提升训练效率，同时减少与对象存储OBS的交互。可通过如下方式进行调整优化。
管理ModelArts服务的委托授权 本节通过调用一系列API，以管理ModelArts服务的委托授权为例介绍ModelArts API的使用流程。 概述 管理ModelArts服务的委托授权流程如下： 调用认证鉴权接口获取用户Token，在后续的请求中需要将Token放到请求消息头中作为认证。
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型（包括llama2、llama3、Qwen、Qwen1.5 ......）的训练脚本，并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成，则执行脚本，自动完成数据预处理和权重转换的过程。
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型（包括llama2、llama3、Qwen、Qwen1.5 ......）的训练脚本，并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成，则执行脚本，自动完成数据预处理和权重转换的过程。
el目录下。 通过拖拽文件的方式，上传文件。使用CloudShell或者其它SSH远程工具 方式二：通过OBS Browser+将数据上传至OBS，最后在ECS中使用obsutil工具将OBS数据下载至SFS Turbo中。具体步骤如下： 在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存
LoRA微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中，具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及选择上传的镜像。 代码目录选择：OBS桶路径下的llm_train/AscendSpeed代码目录。
支持在modelarts边缘服务通过service_secrets来修改挂载密钥管理当中的密钥。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。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。 URI PUT /v1/{pro
JSON内容需定义一个source字段，字段值是OBS的文件地址，有2种表达形式： 桶路径“<obs path>{{桶名}}/{{对象名}}/文件名”，适用于访问自己名下的OBS数据；您可以访问OBS服务的对象获取路径。<obs path>可以为“obs://”或“s3://”。 OBS生成的分享链接，包含
主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907） 场景介绍 准备工作 预训练 SFT全参微调训练 LoRA微调训练 查看日志和性能 训练脚本说明 常见错误原因和解决方法 父主题： LLM大语言模型训练推理
针对专属池场景，应注意挂载的目录设置和调试时一致。 登录ModelArts管理控制台，检查当前账号是否已完成访问授权的配置。如果未完成，请参考使用委托授权。针对之前使用访问密钥授权的用户，建议清空授权，然后使用委托进行授权。 在左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”，默认进入
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