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出现该问题的可能原因如下: OBS服务的权限出现问题，导致无法正常读取数据 处理方法 请检查OBS权限配置，如未解决问题可参考OBS文档的已配置OBS权限，仍然无法访问OBS（403 AccessDenied）。 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境
在Notebook中，如何使用昇腾多卡进行调试？ 昇腾多卡训练任务是多进程多卡模式，跑几卡需要起几个python进程。昇腾底层会读取环境变量：RANK_TABLE_FILE，开发环境已经设置，用户无需关注。比如跑八卡，可以如下片段代码： export RANK_SIZE=8
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。 从本地上传的数据单次最多支
为了动态加载时保证数据完整性，需要在上传模型数据至OBS时，进行上传对象的一致性校验。obsutil、OBS Browser+以及OBS SDK都支持在上传对象时进行一致性校验，您可以根据自己的业务选择任意一种方式进行校验。详见校验上传对象的一致性。 以OBS Browser+为例，如图1。使用OBS Browse
API文档以及常用的Python编码，您可以参考本章节使用MoXing Framework的一些进阶用法。 读取完毕后将文件关闭 当读取OBS文件时，实际调用的是HTTP连接读取网络流，注意要记得在读取完毕后将文件关闭。为了防止忘记文件关闭操作，推荐使用with语句，在with语句退出时会自动调用mox
建议先将Tensorboard文件写到本地，然后再复制回OBS。 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycha
#obs存放数据路径 obs_code_dir= "obs://<bucket_name>/llm_train" obs_data_dir= "obs://<bucket_name>/training_data" obs_model_dir= "obs://<bucket_name>/model"
在大规模分布式作业上，每个节点都在复制同一个桶的文件，导致OBS桶限流。 OBS Client连接数过多，进程/线程之间的轮询，导致一个OBS Client与服务端连接30S内无响应，超过超时时间，服务端断开了连接。 处理方法 如果是限流问题，日志中还会出现如下报错，OBS相关的错误码解释请参见OBS官方文档，这种情况建议提工单。
仅提供了Python语言的ModelArts SDK接口。 详细指导文档：《ModelArts SDK参考》 OBS SDK OBS服务提供的SDK，对OBS进行操作。由于ModelArts较多功能需使用OBS中存储的数据，用户可使用OBS SDK进行调用，使用OBS存储您的数据。
部署在线服务时，自定义预测脚本python依赖包出现冲突，导致运行出错 导入模型时，需同时将对应的推理代码及配置文件放置在模型文件夹下。使用Python编码过程中，推荐采用相对导入方式（Python import）导入自定义包。 如果ModelArts推理框架代码内部存在同名包，
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。 图1 创建训练作业 若
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。 图1 创建训练作业 如果
描述 session 是 Object 会话对象。 src_obs_file 是 String 下载的源OBS文件，必须以“obs://”作为前缀。 dst_local_dir 是 String 下载目标的本地文件夹，下载的本地目标文件夹后缀必须以“/”结尾。 表2 失败响应参数说明
如何导入大文件到Notebook中？ 大文件（大于100MB的文件） 针对大文件，建议使用OBS服务上传文件。使用OBS客户端，将本地文件上传至OBS桶中，然后使用ModelArts SDK从OBS下载文件至Notebook本地。 使用OBS客户端上传文件的操作指导：上传文件。 使用ModelArts
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。 图1 创建训练作业 如果
登录OBS控制台，进入自己创建的OBS桶中，删除存储在OBS中的数据。操作完成后，OBS服务即停止计费。 对于使用专属资源池创建的自动学习作业： 登录ModelArts控制台，在自动学习作业列表中，删除正在扣费的自动学习作业。在训练作业列表中，停止因运行自动学习作业而创建的训练
假设用户于2023年4月1日10:00将创建模型需用到的模型包文件上传至OBS桶中。按照存储费用结算，那么创建的费用计算如下： 存储费用：创建模型的模型包文件通过对象存储服务（OBS）上传或导出，存储计费按照OBS的计费规则。具体费用可参见对象存储价格详情。 综上，模型的费用 = 存储费用
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。 图1 创建训练作业 如果
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。 图1 创建训练作业 如果
Moxing主要使用场景为提升从OBS读取和下载数据的易用性，适配对象为OBS对象桶，对于OBS并行文件系统部分接口可能存在问题，不建议使用。生产业务代码开发建议直接调用OBS Python SDK，详情请参见Python SDK接口概览。 为什么要用mox.file 使用Python打开一个本地文件，如下所示：
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