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# 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
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 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）
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 保存ckpt时超时报错 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）
创建虚拟私有云和子网 弹性云服务器ECS 如果您需要在服务器上部署相关业务，较之物理服务器，弹性云服务器的创建成本较低，并且可以在几分钟之内快速获得基于云服务平台的弹性云服务器设施，并且这些基础设施是弹性的，可以根据需求伸缩。 购买的ECS服务可以用于挂载SFS Turbo存储。
即可。 大于500MB数据量，请先上传到OBS中，再从OBS上传到云上开发环境。 操作步骤 上传数据至OBS。具体操作请参见上传文件至OBS桶。 或者在本地VS Code的Terminal中使用ModelArts SDK完成数据上传至OBS。首先在本地VS Code中单击上方菜单
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handler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
训练数据集预处理说明 以 llama2-13b 举例，使用训练作业运行：obs_pipeline.sh 训练脚本后，脚本自动执行数据集预处理，并检查是否已经完成数据集预处理。 如果已完成数据集预处理，则直接执行训练任务。若未进行数据集预处理，则会自动执行 scripts/llam
查看专属池驱动 创建OBS桶 ModelArts使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）存储输入输出数据、运行代码和模型文件，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此，在使用ModelArts之前通常先创建一个OBS桶，然后在OBS桶中创建文件夹用于存放数据。
查看专属池驱动 创建OBS桶 ModelArts使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）存储输入输出数据、运行代码和模型文件，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此，在使用ModelArts之前通常先创建一个OBS桶，然后在OBS桶中创建文件夹用于存放数据。
查看专属池驱动 创建OBS桶 ModelArts使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）存储输入输出数据、运行代码和模型文件，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此，在使用ModelArts之前通常先创建一个OBS桶，然后在OBS桶中创建文件夹用于存放数据。
动态挂载OBS并行文件系统成功，但是在Notebook的JupyterLab中无法看到本地挂载点 问题现象 在Notebook中动态挂载OBS并行文件系统，本地挂载目录为/data/demo-yf/，实际在JupyterLab左侧导航看不到此目录。 图1 本地挂载目录 图2 Notebook的JupyterLab
/v1/{project_id}/training-jobs/{job_id}/versions/{version_id} 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 job_id 是
中创建.ipynb文件，并编辑以下代码可实现Notebook环境中的数据与OBS中的数据进行相互传递。 import moxing as mox # OBS存放数据路径 obs_data_dir= "obs://<bucket_name>/data" # NoteBook存放数据路径
中创建.ipynb文件，并编辑以下代码可实现Notebook环境中的数据与OBS中的数据进行相互传递。 import moxing as mox # OBS存放数据路径 obs_data_dir= "obs://<bucket_name>/data" # NoteBook存放数据路径
询可视化作业详情接口获取。 URI POST /v1/{project_id}/visualization-jobs 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求消息
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。 本地上传：将本地数据直接通过Internet上传至OBS指定目录后，再导入数据集。
您制作的自定义镜像需要上传至SWR服务。ModelArts开发环境、训练和创建AI应用使用的自定义镜像需要从SWR服务管理列表获取。 图1 获取镜像列表 对象存储服务 对象存储服务（Object Storage Service，OBS）是一个基于对象的海量存储服务，为客户提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力。
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handler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
storages=[output_storage] ) 用户需要完成上述代码中**部分的配置，主要涉及以下三项。 统一存储：output_storage对象的default值，需填写一个已存在的OBS路径，路径格式为：/OBS桶名称/文件夹路径/。 数据集对象：使用准备数据集章节下载的数
with mox.file.File('obs://bucket_name/obs_file.txt', 'r') as f: data = f.readlines() 利用pandas读或写一个OBS文件 利用pandas读一个OBS文件。 1 2 3 4 import pandas
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