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如何上传数据至OBS? 使用ModelArts进行AI模型开发时,您需要将数据上传至对象存储服务(OBS)桶中。您可以登录OBS管理控制台创建OBS桶,并在您创建的OBS桶中创建文件夹,然后再进行数据的上传,OBS上传数据的详细操作请参见《对象存储服务快速入门》。 您在创建OBS桶时,需
购买弹性文件服务SFS 购买对象存储服务OBS 购买容器镜像服务SWR 创建网络 购买ModelArts专属资源池 购买弹性云服务器ECS 基本配置: 权限配置 专属资源池VPC打通 ECS服务器挂载SFS Turbo存储 在ECS中创建ma-user和ma-group obsutils安装和配置
使用调试成功的镜像用于推理部署:将调试完成的镜像导入ModelArts的模型管理中,并部署上线。 Step1 在Notebook中构建一个新镜像 本章节以ModelArts提供的基础镜像tensorflow为例介绍如何在ModelArts的Notebook中构建一个新镜像并用于模型部署。
PU资源部署在线服务时会收取少量资源费用,具体费用以界面信息为准。 参数配置完成后,单击“下一步”,确认规格参数后,单击“提交”启动在线服务的部署。 进入“部署上线 > 在线服务”页面,等待服务状态变为“运行中”时,表示服务部署成功。单击操作列的“预测”,进入服务详情页的“预测”页面。上传图片,预测结果。
在使用MaaS服务时,需要先完成OBS桶、资源池等准备工作。 准备OBS桶 在ModelArts Studio大模型即服务平台创建自定义模型、调优或压缩模型时,需要在对象存储服务OBS中创建OBS桶,用于存放模型权重文件、训练数据集或者是存放永久保存的日志。 创建OBS桶和上传文件的操作指导请参见OBS控制台快速入门。
如何提升训练效率,同时减少与OBS的交互? 场景描述 在使用ModelArts进行自定义深度学习训练时,训练数据通常存储在对象存储服务(OBS)中,且训练数据较大时(如200GB以上),每次都需要使用GPU资源池进行训练,且训练效率低。 希望提升训练效率,同时减少与对象存储OBS的交互。可通过如下方式进行调整优化。
Turbo存储位置的权限显示“读写”或“只读”。 选择“对象存储服务OBS”或“并行文件系统PFS”作为存储位置。 选择“存储位置”:设置用于存储Notebook数据的OBS路径。如果想直接使用已有的文件或数据,可将数据提前上传至对应的OBS路径下。“存储位置”不能设置为OBS桶的根目录,需设置为对应OBS桶下的具体目录。
创建项目时,如何快速创建OBS桶及文件夹? 在创建项目时需要选择训练数据路径,本章节将指导您如何在选择训练数据路径时,快速创建OBS桶和OBS文件夹。 在创建自动学习项目页面,单击数据集输入位置右侧的“”按钮,进入“数据集输入位置”对话框。 单击“新建对象存储服务(OBS)桶”,进入创建
了基于对象存储服务OBS+高性能弹性文件服务SFS Turbo的AI云存储解决方案,如下图所示。 SFS Turbo HPC型支持和OBS数据联动,您可以通过SFS Turbo HPC型文件系统来加速对OBS对象存储中的数据访问,并将生成的结果数据异步持久化到OBS对象存储中长期低成本保存。
obsutil安装和配置 obsutil是用于访问、管理对象存储服务OBS的命令行工具,使用该工具可以对OBS进行常用的配置管理操作,如创建桶、上传文件/文件夹、下载文件/文件夹、删除文件/文件夹等。 obsutil安装和配置的具体操作指导请参见obsutils快速入门。 操作命
String OBS对象路径。 请求示例 动态挂载OBS。将“OBS并行文件系统”挂载到实例中指定的文件目录“/data/wang/”。 { "category" : "OBS", "mount_path" : "/data/wang/", "uri" : "obs://a
Pod删除后,存储不会清理。 使用主机路径 OBS 适用于训练数据集的存储。 对象存储。常用OBS SDK进行样本数据下载。存储量大,但是离节点比较远,直接训练速度会比较慢,通常会先将数据拉取到本地cache,然后再进行训练任务。 静态挂载 动态挂载 SFS Turbo 适用于海量小文件业务场景。 提供posix协议的文件系统;
k、Hellaswag、Winogrande、TruthfulQA等。 约束限制 确保容器可以访问公网。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证,不适用于多模态模型的精度验证。多模态模型的精度验证,建议使用开源MME数据集和工具(GitHub - BradyFU/Awesome-
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
ModelArts的API和SDK不支持模型下载到本地,但训练作业输出的模型是存放在对象存储服务(OBS)里面的,您可以通过OBS的API或SDK下载存储在OBS中的文件,具体请参见从OBS下载文件。 父主题: API/SDK
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/pytorch/demo-code/” 用于存储训练脚本文件。 “obs://test-modelarts/pytorch/log/” 用于存储训练日志文件。
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。 在使用ModelArts时存在与OBS的数据交互,您需要使用的数据可以存储至OBS。 弹性云服务器
0 代码目录:设置为OBS中存放启动脚本文件的目录,例如:“obs://test-modelarts/pytorch/demo-code/”,训练代码会被自动下载至训练容器的“${MA_JOB_DIR}/demo-code”目录中,“demo-code”为OBS存放代码路径的最后一级目录,可以根据实际修改。
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。
引擎版本,引擎版本选择“自定义”。 镜像 容器镜像选择上一步上传到SWR的镜像。 代码目录 必填,选择训练代码文件所在的OBS目录。 需要提前将代码上传至OBS桶中,目录内文件总大小要小于或等于5GB,文件数要小于或等于1000个,文件深度要小于或等于32。 训练代码文件会在训练