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创建AI应用时，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AI应用时，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，都会拷贝到镜像中去。拷贝进去的路径是什么，怎么读取对应的文件或者文件夹里面的内容？ 原因分析 通过OBS导入AI应用时，ModelA
导出ModelArts数据集中的数据到OBS 针对数据集中的数据，用户可以选中部分数据或者通过条件筛选出需要的数据，当需要将数据集中的数据存储至OBS用于后续导出使用时，可通过此种方式导出成新的数据集。用户可以通过任务历史查看数据导出的历史记录。 目前只有“图像分类”、“物体检测
Gallery数据集下载至OBS，然后在SDK直接使用此OBS目录下的数据即可。详细操作步骤如下所示： 将AI Gallery数据集下载至OBS。详细指导请参见下载数据集。 数据集可以直接下载至OBS，也可以下载至ModelArts数据集中，不管任何方式，其最终的存储路径均为OBS目录。 下载
PyTorch NPU训练指导（6.3.907） LLM开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907） LLM开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907） 支持如下模型适配PyTorch-NPU的推理。
PyTorch NPU训练指导（6.3.908） LLM开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.908） LLM开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.908） 支持如下模型适配PyTorch-NPU的推理。
'April', 'text': 'April is the fourth month...' } 上传数据到指定目录 将下载的原始数据存放在/home/ma-user/ws/training_data目录下。具体步骤如下： 进入到/home/ma-user/ws/目录下。
原因分析 可能由于用户本地网络原因，无法正常访问OBS导致图片无法正常加载。 可能由于没有OBS桶的访问权限导致，请检查数据集输入位置所在的OBS桶，是否具有访问权限。 可能是OBS桶加密或者OBS文件加密导致。 可能跟OBS桶的存储类别有关，并行文件系统不支持图像处理，所以无法展示缩略图。
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适配PyTorch NPU训练指导（6.3.909）
${node-path}：节点自定义目录，该目录下包含pod配置文件config.yaml。 ${model-path}：Step1 上传权重文件中上传的模型权重路径。 参考Step4 创建pod创建pod以用于后续进行模型量化 Step2 模型量化 可以在Huggingface开源
出管道的具体信息。实例中“inputs”中“remote”下的“obs_url”表示从OBS桶中选择训练数据的OBS路径。实例中“outputs”下种“remote”下的“obs_url”表示上传训练输出至指定OBS路径。 “spec”字段下的“flavor_id”表示训练作业所
还需要将模型放到对应位置。 下载模型，模型下载地址：SD1.5模型地址 ，SDXL模型下载地址。根据需要下载对应的模型，如下图，并将模型上传到容器内自定义挂载的工作目录，容器默认使用ma-user用户，请注意修改文件访问权限。 图2 模型列表 将模型复制到/home/ma-us
当前裸金属服务器状态为停止状态。 目标操作系统必须是该Region下的IMS公共镜像或者私有共享镜像。 在BMS控制台切换操作系统 获取操作系统镜像。 由华为云官方提供给客户操作系统镜像，在IMS镜像服务的共享镜像处进行接收即可，参考如下图操作。 图1 共享镜像 切换操作系统。 对Lite Ser
'April', 'text': 'April is the fourth month...' } 上传数据到指定目录 将下载的原始数据存放在/home/ma-user/ws/training_data目录下。具体步骤如下： 进入到/home/ma-user/ws/目录下。
直接高速写入到SFS Turbo缓存中，并可被下游业务环节继续读取并处理，结果数据可以异步方式导出到关联的OBS对象存储中进行长期低成本存储，从而加速训练场景下加速OBS对象存储中的数据访问 ModelArts Standard模型训练提供便捷的作业管理能力，提升用户模型训练的开发效率
图，并将模型上传到容器内自定义挂载的工作目录。 图2 模型列表 将模型复制到/home/ma-user/ComfyUI/models/checkpoints目录下。 将获取到的ComfyUI插件ascendcloud-aigc-6.3.904-*.tar.gz文件上传到容器的/h
训练作业的代码目录，是一个OBS路径，需要以"obs:/"开头，如"obs://xx/yy/"。 boot_file 是 String 训练作业的代码启动文件，需要在代码目录下，可填写相对路径，如"boot_file.py"，也可填写绝对路径，如"obs://xx/yy/boot_file
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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PyTorch NPU训练指导（6.3.908）
LLamaFactory PyTorch NPU训练指导 LLM开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导 LLM开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导 LLM开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch
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。
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