检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
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-
在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放权重和词表文件，例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹llama2-13B-chat-hf。 参考文档利用OBS-Browser-Plus工具将步骤1下载的权重文件上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结
lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小，并逐渐趋于稳定平缓。 图2 查看日志和性能 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.912）
lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小，并逐渐趋于稳定平缓。 图2 查看日志和性能 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.908）
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"
Turbo 作业日志选择OBS中的路径，ModelArts的训练作业的日志信息则保存该路径下。 最后，请参考查看日志和性能章节查看LoRA微调的日志和性能。了解更多ModelArts训练功能，可查看模型开发简介。 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配ModelLink
lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小，并逐渐趋于稳定平缓。 图2 查看日志和性能 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.910）
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
SFT全参微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中，具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及选择上传的镜像。 代码目录选择：OBS桶路径下的mllm_train/train/<commit_id>代码目录。
资源的鉴权，并初始化ModelArts SDK Client、OBS Client。 OBS管理概述 ModelArts SDK支持对OBS的SDK接口进行调用，包括创建OBS桶，上传/下载文件和文件夹，删除OBS对象和桶。 ModelArts SDK具体操作管理请参见如下章节：
数据”，快速将数据集中的数据添加到标注作业中。 问题现象： 将已标注好的数据上传至OBS，同步数据后，显示为未标注。 原因分析： 可能是OBS桶设置了自动加密导致此问题。 解决方法： 需要新建OBS桶重新上传数据，或者取消桶加密后，重新上传数据。 筛选数据 在标注作业详情页面，默
Notebook。 Step2 准备权重文件 将OBS中的模型权重上传到Notebook的工作目录/home/ma-user/work/下。上传代码参考如下。 import moxing as mox obs_dir = "obs://${bucket_name}/${folder-name}"
查看专属池驱动 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。
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"
SFT全参微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中，具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及选择上传的镜像。 图1 创建训练作业 训练作业启动命令中输入： cd /
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-
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"
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"
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
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
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
