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对象存储OBS 用于存储模型训练的输入和输出数据。 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控制台进行手动删除。如果未删除，则会按照OBS的计费规则进行持续计费。 按需计费 包年/包月 创建桶不收取费用，按实际使用的存储容量和时长收费 弹性文件服务SFS Turbo
alpaca_gpt4_data.json #微调数据文件 上传代码和权重文件到工作环境 使用root用户以SSH的方式登录DevServer。 将AscendCloud代码包AscendCloud-xxx-xxx.zip上传到${workdir}目录下并解压缩，如：/home/ma
OBS + SFS Turbo存储加速的具体方案请查看： 面向AI场景使用OBS+SFS Turbo的存储加速实践。 设置训练存储加速 当完成上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中步骤后，在ModelArts Standard中创建训练作业时，设置训练“SFS Turbo”，在“文件系统”中选择SFS
-user/modelarts/log/”目录下的“*.log”文件将会被自动上传至ModelArts训练作业的日志目录（OBS）。如果本地相应目录没有生成大小>0的日志文件，则对应的父级目录也不会上传。因此，PyTorch NPU的plog日志是按worker存储的，而不是按rank
关于数据集文件的格式及配置，请参考data/README_zh.md的内容。可以使用HuggingFace/ModelScope上的数据集或加载本地数据集。 上传自定义数据到指定目录 将下载的原始数据存放在{work_dir}/llm_train/LLaMAFactory/LLaMA-Factory/data目录下。具体步骤如下：
面。 在“创建训练作业”页面，填写相关参数信息，然后单击“提交”。 创建方式：选择“自定义算法”。 启动方式：选择“自定义”。 镜像：选择上传的自定义镜像。 启动命令： cd ${MA_JOB_DIR}/demo && python main.py -a resnet50 -b 128
Step3 获取SD1.5插件代码包并安装依赖 将下载的SD1.5插件代码包ascendcloud-aigc-xxx-xxx.tar.gz文件，上传到容器的/home/ma-user/目录下，解压并安装相关依赖。插件代码包获取路径参见表2。 mkdir -p /home/ma-user/stable_diffusers_1
obs:bucket:PutBucketAcl obs:bucket:PutBucketCORS 通过ModelArts的Notebook，在JupyterLab中使用OBS上传下载数据。 建议配置。 开发环境监控功能 AOM aom:alarm:put 调用AOM的接口，获取Notebook相关的监控数据和事件，
alpaca_gpt4_data.json #微调数据文件 上传代码和权重文件到工作环境 使用root用户以SSH的方式登录DevServer。 将AscendCloud代码包AscendCloud-xxx-xxx.zip上传到${workdir}目录下并解压缩，如：/home/ma
Notebook的SSH远程功能时，需要配置子用户密钥管理服务的使用权限。 OBS对象存储服务 具有对象存储服务（OBS）查看桶列表、获取桶元数据、列举桶内对象、查询桶位置、上传对象、获取对象、删除对象、获取对象ACL等对象基本操作权限。 配置IAM权限 配置ModelArts委托权限 配置SWR组织权限 测试用户权限
面。 在“创建训练作业”页面，填写相关参数信息，然后单击“提交”。 创建方式：选择“自定义算法”。 启动方式：选择“自定义”。 镜像：选择上传的自定义镜像。 启动命令： ln -s /home/ma-user/work/coco /home/ma-user/coco && cd
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控制台进行手动删除。如果未删除，则会按照OBS的计费规则进行持续计费。 按需计费 包年/包月 创建桶不收取费用，按实际使用的存储容量和时长收费 计费示例 以下案例中出
代表训练输入位置 mox.file.copy_parallel(args.data_url, local_data_path) ... #上传容器本地数据至obs路径 mox.file.copy_parallel(local_output_path, args.train_url)
txt # 第三方依赖 ├── service_predict.py # 发送请求的服务 上传精度测试代码到推理容器中。如果在Step5 进入容器安装推理依赖软件步骤中已经上传过AscendCloud-3rdLLM-x.x.x.zip并解压，无需重复执行。 进入benchm
pull {image_url} Step3 上传代码包和权重文件 上传安装依赖软件推理代码AscendCloud-3rdLLM-xxx.zip和算子包AscendCloud-OPP-xxx.zip到容器中，包获取路径请参见表1。 将权重文件上传到DevServer机器中。权重文件的格
copy('obs://bucket_name/obs_file.txt', '/tmp/obs_file.txt') 将本地文件复制到OBS，也就是上传一个OBS文件，例如上传“/tmp/obs_file.txt”到“obs://bucket_name/obs_file.txt”。 1 2 import
训练作业”，默认进入“训练作业”列表。 在“创建训练作业”页面，填写相关参数信息，然后单击“提交”。 创建方式：选择“自定义算法”。 启动方式：选择“自定义”。 镜像：选择上传的自定义镜像。 启动命令： cd /home/ma-user/work/code/Swin-Transformer && /home/ma
该字段。 user_name 否 String 用户名，当user_id为all-users时，显示为所有用户。 响应参数 无 请求示例 上传授权。设置授权类型为“agency”，授权内容为“modelarts_agency”。 POST https://{endpoint}/v
908-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳，以包名发布的实际时间为准。 获取路径：Support-E 说明： 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息，说明您没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 基础镜像 西南-贵阳一： swr.cn-southwest-2
ama2-13b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下数据集结构，此处以llama2-13B为例（权重文件可能变化，以下仅为举例）： obs://<bu
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