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larts” 和文件夹名称均为举例，请替换为用户自定义的名称。 创建OBS桶和文件夹的操作指导请参见创建桶和新建文件夹。 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/mpi/demo-code/”
larts” 和文件夹名称均为举例，请替换为用户自定义的名称。 创建OBS桶和文件夹的操作指导请参见创建桶和新建文件夹。 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/mpi/demo-code/”
您所在企业的华为方技术支持下载获取。 获取模型权重文件 获取对应模型的权重文件，获取链接参考表1。 权重文件下载有如下几种方式，但不仅限于以下方式： 方法一：网页下载：通过单击表格中权重文件获取地址的访问链接，即可在模型主页的Files and Version中下载文件。 方法二
从OBS中导入模型文件创建模型 针对使用常用框架完成模型开发和训练的场景，可以将您的模型导入至ModelArts中，创建为模型，并进行统一管理。 约束与限制 针对创建模型的模型，需符合ModelArts的模型包规范，推理代码和配置文件也需遵循ModelArts的要求，详细说明请参
code/test.sh') 将“test.py”文件上传至OBS中，则该文件存储位置为“/bucket-name/code/test.py”。 创建训练作业时，指定的代码目录为“/bucket-name/code/”，启动文件目录为“/bucket-name/code/test
decrypt_func”的方式获取认证凭据信息。 在配置文件中配置“sdk_decrypt_implementation_func=yourmodule.decrypt_func”指向自定义的解密方法的引用。程序加载时会通过import_lib加载认证凭据信息。 配置文件中配置密文的格式“ia
bert_pretrain_mindspore:v1 在主机上新建config.yaml文件。 config.yaml文件用于配置pod，本示例中使用sleep命令启动pod，便于进入pod调试。您也可以修改command为对应的任务启动命令（如“python inference.py”），任务会在启动容器后执行。
从Manifest文件导入数据到数据集 前提条件 已存在创建完成的数据集。 准备需要导入的数据，具体可参见从Manifest文件导入规范说明。 需导入的数据，已存储至OBS中。Manifest文件也需要存储至OBS。 确保数据存储的OBS桶与ModelArts在同一区域，并确保用户具有OBS桶的操作权限。
训练专属资源池如何与SFS弹性文件系统配置对等链接？ 配置训练专属资源池与SFS弹性文件系统的对等链接，需要资源池打通VPC，使得资源池与SFS弹性文件系统所配置的VPC相同。配置完成后，在创建训练作业时，就可以看到SFS的配置选项。 打通VPC步骤请参考打通VPC。 父主题： Standard资源池
使用自定义镜像创建训练作业找不到启动文件 问题现象 使用自定义镜像创建训练作业，出现如下报错，提示找不到运行的主文件：no such file or directory。 原因分析 根据报错提示可以判断是运行命令的启动文件目录不正确导致运行失败。 处理方法 需要排查执行命令的启动文件目录是否正确，具体操作如下：
le上层目录。 图2 Dockerfile复制文件路径错误 解决方案 查看用户Dockerfile中的COPY命令中的文件的路径。将要复制的文件放到Dockerfile同级目录或子目录中，如图，Dockerfile在“./.ma/customize_from_ubuntu_18.
-s建立软连接 如果代码中涉及文件绝对路径，由于Notebook调试与训练作业环境不同，可能会导致文件绝对路径不一致，需要修改代码内容。推荐使用软链接的方式解决该问题，用户只需提前建立好软链接，代码中的地址可保持不变。 新建软链接： # ln -s 源目录/文件 目标目录/文件 # 例如 ln
当自动学习项目训练失败时，请根据如下步骤排除问题。 进入当前账号的费用中心，检查是否欠费。 是，建议您参考华为云账户充值，为您的账号充值。 否，执行2。 检查存储图片数据的OBS路径。是否满足如下要求： 此OBS目录下未存放其他文件夹。 文件名称中无特殊字符，如~`@#$%^&*{}[]:;+=<>/
llama2系列模型执行脚本的文件夹 |──llama3 # llama3系列模型执行脚本的文件夹 |──qwen # Qwen系列模型执行脚本的文件夹
从训练作业中导入模型文件创建模型 在ModelArts中创建训练作业，并完成模型训练，在得到满意的模型后，可以将训练后得到的模型导入至模型管理，方便统一管理，同时支持将模型快速部署上线为服务。 约束与限制 针对使用订阅算法的训练作业，无需推理代码和配置文件，其生成的模型可直接导入ModelArts。
下载Notebook中的文件至本地 在Notebook中开发的文件，可以下载至本地。在本地IDE的Project目录下的Notebook2.0工程单击右键，单击“Download...”将文件下载到本地。 图2 VS Code环境下载Notebook中的文件至本地 父主题： 通过VS
从本地上传数据到ModelArts数据集 文件型数据来源 文件型数据集支持从两种数据源导入数据：“OBS”和“本地上传”。导入后，导入目录下的数据会复制至数据集的数据源路径下。 OBS：又分为从OBS目录或从Manifest文件两种导入方式，需要将导入的数据或Manifest文件提前存储至OBS目录中。
如图所示为8卡，pod配置成功。 图4 查看卡信息 查看卡间通信配置文件，执行以下命令。 cat /user/config/jobstart_hccl.json 多卡训练时，需要依赖“rank_table_file”做卡间通信的配置文件，该文件自动生成，pod启动之后文件地址。为“/user/config/jobstart_hccl
元模型来源参数说明 参数 说明 “容器镜像所在的路径” 单击从容器镜像中导入模型的镜像，其中，模型均为Image类型，且不再需要用配置文件中的“swr_location”来指定您的镜像位置。 制作自定义镜像的操作指导及规范要求，请参见模型镜像规范。 说明： 您选择的模型镜像将共享给系统管理员，请
Step1 创建OBS桶和文件夹 在OBS服务中创建桶和文件夹，用于存放样例数据集以及训练代码。如下示例中，请创建命名为“test-modelarts”的桶，并创建如表1所示的文件夹。 创建OBS桶和文件夹的操作指导请参见创建桶和新建文件夹。 请确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。
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