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但是存储到OBS中的数据会收取费用。具体内容如表1所示。 表1 存储计费项 计费项 计费项说明 适用的计费模式 计费公式 存储资源 对象存储OBS 用于存储训练和推理的输入数据和输出结果数据。具体费用可参见对象存储价格详情。 注意： 存储到OBS中的数据需在OBS控制台进行手动
使用ma-cli obs-copy命令复制OBS数据 使用ma-cli obs-copy [SRC] [DST]可以实现本地和OBS文件或文件夹的相互复制。 $ma-cli obs-copy -h Usage: ma-cli obs-copy [OPTIONS ] SRC
str data 数据集导入节点的输入数据对象。 是 数据集、OBS或标注任务相关对象，当前仅支持Dataset，DatasetConsumption，DatasetPlaceholder，OBSPath，OBSConsumption，OBSPlaceholder，LabelTas
book ... 上传OBS操作步骤： 执行如下操作，将数据上传到OBS中，以便用于模型训练和构建。 登录OBS管理控制台，在ModelArts同一区域内创建桶。如果已存在可用的桶，需确保OBS桶与ModelArts在同一区域。 参考上传文件，将本地数据上传至OBS桶中。如果您的数据较多，推荐OBS
ig中配置的OBS路径下，Workflow只进行数据的读取以及渲染展示。 输入使用DataSelector对象，支持选择OBS或者数据集 该方式主要用于输入支持可选择的场景，使用DataSelector对象作为输入时，用户在页面配置时可自由选择数据集对象或者OBS对象作为训练的输入，代码示例如下：
mox #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"
HPC型文件系统为用户提供一个完全托管的共享文件存储。SFS Turbo文件系统支持无缝访问存储在OBS对象存储桶中的对象，用户可以指定SFS Turbo内的目录与OBS对象存储桶进行关联，然后通过创建导入导出任务实现数据同步。通过OBS与SFS Turbo存储联动，可以将最新的训练数据导入到SFS Turbo，然后在训练作业中挂载SFS
HPC型文件系统为用户提供一个完全托管的共享文件存储。SFS Turbo文件系统支持无缝访问存储在OBS对象存储桶中的对象，用户可以指定SFS Turbo内的目录与OBS对象存储桶进行关联，然后通过创建导入导出任务实现数据同步。通过OBS与SFS Turbo存储联动，可以将最新的训练数据导入到SFS Turbo，然后在训练作业中挂载SFS
n model_name=llama_7b benchmark_type=eval bash -x opencompass.sh 客户端显示运行过程，通过run.py运行。如果同时运行多个数据集，需要将不同数据集通过空格分开，加入到eval_datasets中，比如eval_datasets=ceval_gen
model_name=llama_7b benchmark_type=eval bash -x opencompass.sh 这一步可以在客户端显示运行过程，通过run.py运行。如果同时运行多个数据集，需要将不同数据集通过空格分开，加入到eval_datasets中，比如eval_datasets=ceval_gen
注册并登录管理ModelArts控制台。 在页面右上角单击用户名，然后在下拉列表中单击“我的凭证”，进入“我的凭证”页面。 如果您登录的是华为云官网，而非管理控制台。在单击用户名后，选择下拉列表中的“帐号中心”，然后单击“管理我的凭证”进入“我的凭证”页面。 在“API凭证”页面的
64字符)。同一个Step的输入名称不能重复。 是 str data 数据集创建节点的输入数据对象。 是 OBS相关对象，当前仅支持OBSPath、OBSConsumption、OBSPlaceholder、DataConsumptionSelector 表3 CreateDatasetOutput
Framework模块是一个基础公共组件，可用于访问OBS服务，和具体的AI引擎解耦，在ModelArts支持的所有AI引擎(TensorFlow、MXNet、PyTorch、MindSpore等)下均可以使用。 MoXing Framework模块提供了OBS中常见的数据文件操作，如读写、列举、创建文件夹、查询、移动、复制、删除等。
of strings 允许通过SSH协议访问Notebook的公网IP地址白名单列表，默认都可以访问。当配置指定IP后，则仅允许IP所在的客户端实现对Notebook的访问。 dev_service String 支持的服务，枚举值如下： NOTEBOOK：可以通过https协议访问Notebook
# 定义输入的OBS对象 obs_data = wf.data.OBSPlaceholder(name="obs_placeholder_name", object_type="directory") # 通过JobStep来定义一个训练节点，并将训练结果输出到OBS job_step
双击“数据标注”节点，单击实例详情按钮，打开数据标注页面。 文本分类的数据标注 在“标注对象列表”中选中待标注文本，然后单击“标签集”区域中不同标签进行标注。 一个文本对象只能添加一个标签。 确认文件标签后，单击右下方“保存当前页”，完成标注。 当“标注对象列表”内容较多时，其区域下方将呈现翻页，请务必在本页完成
endpoints 否 Array of EndpointsReq objects 本地IDE（如PyCharm、VS Code）或SSH客户端，通过SSH远程接入Notebook实例时需要的相关配置。 flavor 否 String 支持变更实例规格，支持变更的规格可以通过本章节的查询支持可切换规格列表的API获取。
专属资源池的费用请参考专属资源池计费项。 - - 存储资源 对象存储OBS 用于存储批量部署服务的输入和输出数据。 具体费用可参见对象存储价格详情。 注意： 存储到OBS中的数据需在OBS控制台进行手动删除。如果未删除，则会按照OBS的计费规则进行持续计费。 按需计费 包年/包月 创建桶
# 定义输入的OBS对象 obs_data = wf.data.OBSPlaceholder(name="obs_placeholder_name", object_type="directory") # 通过JobStep来定义一个训练节点，并将训练结果输出到OBS job_step_1
从训练作业中注册模型（模型输入来源OBS路径，训练完成的模型已存储到OBS路径） import modelarts.workflow as wf # 通过ModelStep来定义一个模型注册节点，输入来源于OBS中 # 定义OBS数据对象 obs = wf.data.OBSPlaceholder(name
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