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import moxing as 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
表格型数据来源 表格数据集支持从5种数据源导入数据，分别为对象存储服务（OBS）、数据仓库服务（DWS）、数据湖探索服务（DLI）、MapReduce服务（MRS）和本地上传。 数据集中的数据导入入口 数据集中的数据导入有5个入口。
原因分析 ModelArts.3551：数据输入或者输出的obs目录不存在 ModelArts.3567：使用的数据输入或者输出obs目录存在，但是当前账号无权限访问 处理方法 ModelArts.3551：到obs检查输入数据目录是否存在，如果不存在，请按照实际需要创建obs目录
配置Workflow参数 功能介绍 参数相关的配置使用Placeholder对象来表示，以占位符的形式实现用户数据运行时配置的能力，当前支持的数据类型包括：int、str、bool、float、Enum、dict、list。
父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.909）
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）
通过OBS创建模型时，构建日志中提示pip下载包失败 问题现象 通过OBS创建模型构建失败，查看构建日志，提示pip下载包失败。如下载numpy 1.16版本失败。
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）
单击图标选择OBS桶下的空目录，且此目录不能与输入位置一致，也不能为输入位置的子目录。 数据集输入位置：用来存放源数据集信息，例如本案例中从AI Gallery下载的数据集。单击图标选择您的OBS桶下的任意一处目录，但不能与输出位置为同一目录。
日志提示“Please set the train_url to an empty obs directory” 问题现象 日志提示“Please set the train_url to an empty obs directory”。
父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.911）
取值为： EXACT：等于给定版本 ATLEAST：不小于给定版本 ATMOST：不大于给定版本 表7 创建模型返回参数说明 参数 参数类型 描述 model Model对象 模型对象，可以调用本章节模型管理的所有接口。 父主题： 模型管理
图1 下载obs文件失败 用户创建模型时，事件提示：复制模型文件失败，请检查OBS权限是否正常（Failed to copy model file due to obs exception.
父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907）
创建模型时，OBS文件目录对应镜像里面的目录结构是什么样的？ 问题现象 创建模型时，元模型来源指定的OBS目录下存放了自定义的文件和文件夹，都会复制到镜像中去。复制进去的路径是什么，怎么读取对应的文件或者文件夹里面的内容？
创建模型并查看模型详情 登录ModelArts管理控制台，进入“模型管理”页面中，单击“创建模型”，进入模型创建页面，设置相关参数如下： 元模型来源：选择“从对象存储服务（OBS）中选择”。 选择元模型：从OBS中选择一个模型包。 AI引擎：选择“Custom”。
表6 训练作业创建成功响应说明 参数 类型 描述 TrainingJob Object 训练对象，该对象包含job_id等属性，对训练作业的查询、更新、删除等操作时，可通过job_instance.job_id获取训练作业ID。
Step2 创建OBS桶 ModelArts使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）进行数据存储以及模型的备份和快照，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。
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