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结合准备数据、准备权重、准备代码，将数据集、原始权重、代码文件都上传至OBS后，OBS桶的目录结构如下。
训练作业无法解析参数，日志报错 训练输出路径被其他作业使用 PyTorch1.0引擎提示“RuntimeError: std:exception” MindSpore日志提示“ retCode=0x91, [the model stream execute failed]” 使用moxing适配OBS
解压AscendCloud压缩包及该目录下的训练代码AscendCloud-LLM-xxx.zip，并直接进入到llm_train/AscendSpeed文件夹下面 cd .
解压AscendCloud压缩包及该目录下的训练代码AscendCloud-LLM-xxx.zip，并直接进入到llm_train/AscendSpeed文件夹下面 cd .
处理方法 用户电脑切换到管理员角色，键盘快捷键（Windows+R模式）并输入cmd，进入黑色窗口，执行如下命令： python -m pip install --upgrade pip 父主题： API/SDK
解压AscendCloud压缩包及该目录下的训练代码AscendCloud-LLM-6.3.908-xxx.zip，并直接进入到llm_train/AscendSpeed文件夹下面 unzip AscendCloud-*.zip -d .
结合准备数据、准备权重、准备代码，将数据集、原始权重、代码文件都上传至OBS后，OBS桶的目录结构如下。
ModelArts依赖的OBS权限自定义策略样例 如下示例为ModelArts依赖OBS服务的最小化权限项，包含OBS桶和OBS对象的权限。授予示例中的权限您可以通过ModelArts正常访问OBS不受限制。
ModelArts依赖的OBS权限自定义策略样例 如下示例为ModelArts依赖OBS服务的最小化权限项，包含OBS桶和OBS对象的权限。授予示例中的权限您可以通过ModelArts正常访问OBS不受限制。
解压AscendCloud压缩包及该目录下的训练代码AscendCloud-LLM-6.3.909-xxx.zip，并直接进入到llm_train/AscendSpeed文件夹下面 unzip AscendCloud-*.zip -d .
解压AscendCloud压缩包及该目录下的训练代码AscendCloud-LLM-6.3.907-xxx.zip，并直接进入到llm_train/AscendSpeed文件夹下面 unzip AscendCloud-*.zip -d .
解压AscendCloud压缩包及该目录下的训练代码AscendCloud-LLM-xxx.zip，并直接进入到llm_train/AscendSpeed文件夹下面 cd .
解压AscendCloud压缩包及该目录下的训练代码AscendCloud-LLM-xxx.zip，并直接进入到llm_train/AscendFactory文件夹下面 cd .
解压AscendCloud压缩包及该目录下的训练代码AscendCloud-LLM-xxx.zip，并直接进入到llm_train/AscendSpeed文件夹下面 cd .
unzip AscendCloud-*.zip 结合准备数据、准备权重、准备代码，将数据集、原始权重、代码文件都上传至SFS Turbo后，目录结构如下。
unzip AscendCloud-*.zip 结合准备数据、准备权重、准备代码，将数据集、原始权重、代码文件都上传至SFS Turbo后，目录结构如下。
图1 上传OBS文件到Notebook的代码示例 构建推理代码。 解压AscendCloud-3rdLLM-6.3.905-xxx.zip代码包。
unzip AscendCloud-*.zip unzip AscendCloud-LLM-*.zip Yi-34B、Qwen1.5系列、GLM4-9B模型执行lora微调策略任务如产生mc2融合算子错误，可参考mc2融合算子报错 结合准备数据、准备权重、准备代码，将数据集、原始权重
unzip AscendCloud-*.zip 结合准备数据、准备权重、准备代码，将数据集、原始权重、代码文件都上传至SFS Turbo后，目录结构如下。
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