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及相应的标注任务名称 表6 OBSPath 属性 描述 是否必填 数据类型 obs_path OBS路径 是 str,Storage 示例: example = OBSPath(obs_path = "**") # 通过对象存储服务,获取已存在的OBS路径值 表7 ServiceData
昇腾资源。 创建OBS桶 ModelArts使用对象存储服务(Object Storage Service,简称OBS)存储输入输出数据、运行代码和模型文件,实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此,在使用ModelArts之前通常先创建一个OBS桶,然后在OBS桶中创建文件夹用于存放数据。
和新建文件夹。 请确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。 表1 OBS桶文件夹列表 文件夹名称 用途 “obs://test-modelarts/pytorch/demo-code/” 用于存储训练脚本文件。 “obs://test-modelarts/pytorch/log/”
昇腾资源。 创建OBS桶 ModelArts使用对象存储服务(Object Storage Service,简称OBS)存储输入输出数据、运行代码和模型文件,实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此,在使用ModelArts之前通常先创建一个OBS桶,然后在OBS桶中创建文件夹用于存放数据。
create_dir=False) input_data1 = wf.data.OBSPath(obs_path = storage) # 得到的路径为:/root/ input_data2 = wf.data.OBSPath(obs_path = storage.join("directory_path"))
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
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
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:
欠费后,按需资源不会立即停止服务,资源进入宽限期。如果在宽限期内仍未支付欠款,那么付费资源(如计算规格、OBS桶)、等都将被冻结,资源进入保留期。保留期的资源不支持任何操作。如果用户在宽限期内充值,则华为云会自动扣取欠费金额(含宽限期内产生的费用) 保留期到期时仍未支付欠款(含宽限期内产生的费用),则付费资源将释放,数据无法恢复。
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
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
ma2-13b中创建文件夹training_data。 利用OBS Browser+工具将步骤1下载的数据集上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构: obs://<bucket_name>/training_data |── train-00000-
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
作为容器引擎,并默认给机器安装。如尚未安装,说明机器操作系统安装错误。需要重新纳管机器,重新安装操作系统。 安装nerdctl工具。nerdctl是containerd的一个客户端命令行工具,使用方式和docker命令基本一致,可用于后续镜像构建步骤中。 # 下载 nerdctl 工具,注意使用的是1.7.6 arm64版本
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
ModelArts控制台依赖服务的角色或策略 控制台功能 依赖服务 需配置角色/策略 数据管理(数据集/ 数据标注/数据处理) 对象存储服务OBS OBS Administrator 数据湖探索DLI DLI FullAccess MapReduce服务MRS MRS Administrator
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
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"