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signature_defs: signature.append(signature_def) if len(signature) == 1: model_signature = signature[0]
return_dict: Optional[bool] = None, ) return_dict = return_dict if return_dict is not None else self.config.use_return_dict
会下载历史版本占用磁盘空间。 随后可通过以下两种方式，将下载到本地的模型文件上传至SFS Turbo中。 本地上传权重文件至SFS Turbo 通过以下两种方式将下载到本地的模型文件上传至SFS Turbo中。方式一操作简单，但是数据传输速度比较慢，费时间。方式二操作相对方式一复杂一些，但是数据传输速度较快。
云上挂载路径 Notebook中挂载SFS后，SFS默认在“/home/ma-user/work”路径下。在创建训练作业时，设置SFS Turbo的“云上挂载路径”为“/home/ma-user/work”，使得训练环境下SFS也在“/home/ma-user/work”路径下。
会下载历史版本占用磁盘空间。 随后可通过以下两种方式，将下载到本地的模型文件上传至SFS Turbo中。 本地上传权重文件至SFS Turbo 通过以下两种方式将下载到本地的模型文件上传至SFS Turbo中。方式一操作简单，但是数据传输速度比较慢，费时间。方式二操作相对方式一复杂一些，但是数据传输速度较快。
会下载历史版本占用磁盘空间。 随后可通过以下两种方式，将下载到本地的模型文件上传至SFS Turbo中。 本地上传权重文件至SFS Turbo 通过以下两种方式将下载到本地的模型文件上传至SFS Turbo中。方式一操作简单，但是数据传输速度比较慢，费时间。方式二操作相对方式一复杂一些，但是数据传输速度较快。
会下载历史版本占用磁盘空间。 随后可通过以下两种方式，将下载到本地的模型文件上传至SFS Turbo中。 本地上传权重文件至SFS Turbo 通过以下两种方式将下载到本地的模型文件上传至SFS Turbo中。方式一操作简单，但是数据传输速度比较慢，费时间。方式二操作相对方式一复杂一些，但是数据传输速度较快。
本案例中的训练作业需要通过SFS Turbo挂载盘的形式创建，因此需要将上述数据集、代码、权重文件从OBS桶上传至SFS Turbo中。 用户需要创建开发环境Notebook，并绑定SFS Turbo，以便能够通过Notebook访问SFS Turbo服务。随后，通过Notebook将OBS中的数据上传至SFS
signature_defs: signature.append(signature_def) if len(signature) == 1: model_signature = signature[0]
上传数据集至SFS Turbo 准备数据集，例如根据Alpaca数据部分给出的预训练数据集、SFT全参微调训练、LoRA微调训练数据集下载链接下载数据集。可通过两种方式，将数据集上传至SFS Turbo中。 方式一：将下载的原始数据通过SSH直接上传至SFS Turbo中。具体步骤如下：
上传数据集至SFS Turbo 准备数据集，例如根据Alpaca数据部分给出的预训练数据集、SFT全参微调训练、LoRA微调训练数据集下载链接下载数据集。可通过两种方式，将数据集上传至SFS Turbo中。 方式一：将下载的原始数据通过SSH直接上传至SFS Turbo中。具体步骤如下：
instance_id，npu 51 RoCE光模块 npu_opt_temperature NPU光模块壳温 该指标描述NPU光模块壳温 °C 自然数 instance_id，npu Snt9B Snt9C 52 npu_opt_temperature_high_thres NPU光模块壳温上限 该指标描述NPU光模块壳温上限
Abnormal：网络连接不正常 表15 sfsTurboStatus 参数 参数类型 描述 sfsId String SFS Turbo的ID。 name String SFS Turbo的名称。 status String 与SFS Turbo的连接状态信息。可选值如下： Active：SFS连通状态正常
Abnormal：网络连接不正常 表12 sfsTurboStatus 参数 参数类型 描述 sfsId String SFS Turbo的ID。 name String SFS Turbo的名称。 status String 与SFS Turbo的连接状态信息。可选值如下： Active：SFS连通状态正常
上传数据集至SFS Turbo 准备数据集，例如根据Alpaca数据部分给出的预训练数据集、SFT全参微调训练、LoRA微调训练数据集下载链接下载数据集。可通过两种方式，将数据集上传至SFS Turbo中。 方式一：将下载的原始数据通过SSH直接上传至SFS Turbo中。具体步骤如下：
signature_defs: signature.append(signature_def) if len(signature) == 1: model_signature = signature[0]
上传数据集至SFS Turbo 准备数据集，例如根据Alpaca数据部分给出的预训练数据集、SFT全参微调训练、LoRA微调训练数据集下载链接下载数据集。可通过两种方式，将数据集上传至SFS Turbo中。 方式一：将下载的原始数据通过SSH直接上传至SFS Turbo中。具体步骤如下：
device_id, fmk_process.pid, fmk_process.returncode)) return fmk_process.returncode zero_ret_cnt +=
11.0-cann_8.0.rc2-py_3.9-euler_2.10.7-aarch64-snt9b SFS Turbo Client+ 23.09.03 AI Turbo SDK 23.12.3 父主题： 产品发布说明
-f -r # 例如 ./obsutil cp obs://your_bucket/coco/ /mnt/sfs_turbo/ -f -r /mnt/sfs_turbo/coco文件夹内目录结构如下： coco |---annotations |---train2017 |---val2017
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