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据导入到数据集中,输出数据集对象 # 定义OBS数据对象 obs = wf.data.OBSPlaceholder(name = "obs_placeholder_name", object_type = "directory" ) # object_type必须是file或者directory
# 定义输入的OBS对象 obs_data = wf.data.OBSPlaceholder(name="obs_placeholder_name", object_type="directory") # 通过JobStep来定义一个训练节点,并将训练结果输出到OBS job_step
准备工作 准备资源 准备数据 准备权重 准备代码 准备镜像 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)
准备镜像 镜像方案说明 ECS获取和上传基础镜像 使用基础镜像 ECS中构建新镜像 父主题: 准备工作
准备工作 准备资源 准备数据 准备权重 准备代码 准备镜像 准备Notebook(可选) 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.908)
project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。通过调用IAM服务获取用户Token接口获取(响应消息头中X-Subject-Token的值)。
Notebook删除后,此权限策略不会被删除。 对象存储服务OBS 说明: OBS对象存储为白名单功能,如需使用,请联系华为技术支持开通。 仅支持挂载同一区域下的OBS对象存储。 在开发环境中做大规模的数据上传下载时,可以通过OBS桶做中转。 存储成本低,吞吐量大,但是小文件读写
quit) Step4 请求推理服务 另外启动一个terminal,使用命令测试推理服务是否正常启动,端口请修改为启动服务时指定的端口。 使用命令测试推理服务是否正常启动。服务启动命令中的参数设置请参见表1。 方式一:通过OpenAI服务API接口启动服务使用以下推理测试命令。${d
上传镜像完成后,返回容器镜像服务控制台,在“我的镜像”页面,执行刷新操作后可查看到对应的镜像信息。 为什么使用客户端上传镜像失败? 上传数据至OBS 已经在OBS上创建好普通OBS桶,请参见创建普通OBS桶。 已经安装obsutil,请参考安装和配置OBS命令行工具。 OBS和训练容器间的数据传输原理可以参考在ModelArts
字符。 type String 输入项类型。枚举值如下: dataset:数据集 obs:OBS data_selector:数据选择 data Object 输入项数据。 value Object 输入项的值。 表7 JobOutput 参数 参数类型 描述 name String
# 定义输入的OBS对象 obs_data = wf.data.OBSPlaceholder(name="obs_placeholder_name", object_type="directory") # 通过JobStep来定义一个训练节点,并将训练结果输出到OBS job_step_1
JupyterLab默认工作路径是什么? 带OBS存储的Notebook实例 JupyterLab文件默认存储路径,为创建Notebook时指定的OBS路径。 在文件列表的所有文件读写操作都是基于所选择的OBS路径下的内容操作的,跟当前实例空间没有关系。如果用户需要将内容同步到实
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"
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PyTorch
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PyTorch
handler-name参数说明 数据集预处理中 --handler-name 都会传递参数,用于构建实际处理数据的hanler对象,并根据handler对象对数据集进行解析。文件路径在:ModelLink/modellink/data/data_handler.py。 基类BaseDatasetHandler解析
create_dir=False) input_data1 = wf.data.OBSPath(obs_path = storage) # 得到的路径为:/root/ input_data2 = wf.data.OBSPath(obs_path = storage.join("directory_path"))
通过OBS导入AI应用时,如何编写打印日志代码才能在ModelArts日志查询界面看到日志? 问题现象 用户通过OBS导入AI应用时,选择使用基础镜像,用户自己编写了部分推理代码实现自己的推理逻辑,出现故障后希望通过故障日志排查定位故障原因,但是通过logger打印日志无法在在线服务的日志中查看到部分内容。
从训练作业中注册模型(模型输入来源OBS路径,训练完成的模型已存储到OBS路径) import modelarts.workflow as wf # 通过ModelStep来定义一个模型注册节点,输入来源于OBS中 # 定义OBS数据对象 obs = wf.data.OBSPlaceholder(name