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在计费。 有以下几种可能情况： 因为您在使用ModelArts过程中，将数据上传至OBS进行存储，OBS会根据实际存储的数据进行计费。建议前往OBS管理控制台，清理您不再使用的数据、文件夹以及OBS桶，避免产生不必要的费用。 您在创建Notebook时，选择了云硬盘EVS存储，该
它更侧重于多轮对话数据的收集和组织，模拟用户与 AI 之间的交互。数据集包含有以下字段： conversations：包含一系列对话对象，每个对象都由发言者(from)和发言内容(value)组成。 from：表示对话的角色，可以是"human"（人类）或"gpt"（机器），表示是谁说的这句话。
使用obsutil命令将OBS桶中的所有数据拷贝到该目录即可。 obsutil cp obs://standard-qwenvl-7b /mnt/sfs_turbo -r -f -flat 结束后可以看到如下目录结构： /mnt/sfs_turbo ├── training_data
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持100个文件同时上传，总大小不超过5GB。
LLamaFactory PyTorch NPU训练指导 LLM开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导 LLM开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导 LLM开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch
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Standard后台交互的桥梁。 代码目录路径 您需要在OBS桶中指定代码目录，并将训练代码、依赖安装包或者预生成模型等训练所需文件上传至该代码目录下。训练作业创建完成后，ModelArts会将代码目录及其子目录下载至后台容器中。 例如：OBS路径“obs://obs-bucket/training-
输入数据的名称，支持1到64位只包含英文、数字、下划线（_）和中划线（-）的字符。 type 否 String 输入项类型。枚举值如下： dataset：数据集 obs：OBS data_selector：数据选择 data 否 Object 输入项数据。 value 否 Object 输入项的值。 表5 JobOutput
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放模型，例如在桶standard-ll
训练脚本存放目录说明 在AscendCloud-AIGC代码包的multimodal_algorithm目录下集成了多个多模态模型的适配脚本，用户可通过不同模型中的xxx_install.sh脚本一键适配。在用户通过Dockerfile构建模型的环境镜像时会执行该脚本，这会从gi
推理性能测试 本章节介绍如何进行推理性能测试，建议在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal，执行benchmark脚本进行性能测试。若需要在生产环境中进行推理性能测试，请通过调用接口的方式进行测试。 约束限制 创建在线服务时，每秒服务流量限制默认为100
用“SFS（存放数据）+普通OBS桶（存放代码）”，采用分布式训练。 当使用SFS+OBS的存储方案可以实现存储加速，该方案的端到端实践案例请参见面向AI场景使用OBS+SFS Turbo的存储加速实践。 表1 不同场景所需服务及购买推荐 场景 OBS SFS SWR DEW ModelArts
将所需的数据上传至此OBS桶中。 检查OBS的路径是否正确，是否写为了“obs://xxx”。可使用如下方式判断OBS路径是否存在。 mox.file.exists('obs://bucket_name/sub_dir_0/sub_dir_1') 路径存在，请执行4。 路径不存在，请在更换为一个可用的OBS路径。
B，如果需要复制数据，可参考如下步骤操作： 将Notebook A的数据上传至OBS； 下载OBS中的数据至Notebook B。 文件的上传下载详细操作请参考如何在ModelArts的Notebook中上传下载OBS文件？。 父主题： Standard Notebook
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它更侧重于多轮对话数据的收集和组织，模拟用户与 AI 之间的交互。数据集包含有以下字段： conversations：包含一系列对话对象，每个对象都由发言者(from)和发言内容(value)组成。 from：表示对话的角色，可以是"human"（人类）或"gpt"（机器），表示是谁说的这句话。
输入数据的名称，支持1到64位只包含英文、数字、下划线（_）和中划线（-）的字符。 type String 输入项类型。枚举值如下： dataset：数据集 obs：OBS data_selector：数据选择 data Object 输入项数据。 value Object 输入项的值。 表5 JobOutput
它更侧重于多轮对话数据的收集和组织，模拟用户与 AI 之间的交互。数据集包含有以下字段： conversations：包含一系列对话对象，每个对象都由发言者(from)和发言内容(value)组成。 from：表示对话的角色，可以是"human"（人类）或"gpt"（机器），表示是谁说的这句话。
path String 工作路径。可选值如下： 如果type是OBS，source为OBS路径。 如果type是DATASET，source为数据集ID。 type String 工作路径的类型。可选值如下： OBS：OBS路径 DATASET：数据集 version_id String
训练tokenizer文件说明 在训练开始前，需要针对模型的tokenizer文件进行修改，不同模型的tokenizer文件修改内容如下，您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 Yi模型 在使用Yi模型的chat版本时，由于transformer 4.3
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