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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
"Action": [ "vpc:*:*", "ecs:*:get*", "ecs:*:list*" ], "Effect": "Allow"
原因分析 在ModelArts中，用户的数据都是存放在OBS桶中，而训练作业运行在容器中，无法通过访问本地路径的方式访问OBS桶中的文件。 处理方法 读取文件报错，您可以使用Moxing将数据复制至容器中，再直接访问容器中的数据。请参见步骤1。 您也可以根据不同的文件类型，进行读取。请
Standard专属资源池 ModelArts支持使用ECS创建专属资源池吗？ 在ModelArts中1个节点的专属资源池，能否部署多个服务？ 在ModelArts中公共资源池和专属资源池的区别是什么？ ModelArts中的作业为什么一直处于等待中？ ModelArts控制台为什么能看到创建失败被删除的专属资源池？
出与标杆数据进行相似度度量（余弦相似度和平均相对误差），得到模型转换后的精度偏差信息。使用benchmark进行精度比对的基本流程如下： 将模型输入保存二进制文件。 # 数据读取，预处理 image = img_preprocess(image_path) image = np.array(image
gz在OBS上的路径（需将文件设置为公共读）。 单机单卡运行脚本： # 在代码主目录下创建一个run.sh，内容如下 #!/bin/bash # 从obs中下载数据到本地SSD盘 DIS_DATA_PATH=/cache SRC_DATA_PATH=${imagenet数据集在obs中分享链接} OBSUT
上传代码AscendCloud-AIGC-6.3.912-xxx.zip到容器的工作目录${container_work_dir}中，包获取路径请参见表2。 Step4 准备训练环境 下载权重。从HuggingFace下载Qwen-VL-Chat，或将您已下载的权重文件上传到容器工作目录${container_work_dir}中。
准备Notebook 参考准备Notebook完成Notebook的创建，并打开Notebook。 Step2 准备模型代码包和权重文件 将OBS中的模型权重和表1获取的AscendCloud-3rdLLM-6.3.905-xxx.zip代码包上传到Notebook的工作目录/h
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； 需要和资源池在同一个VPC下或VPC互通；
实时视频推理、大视频文件。 创建时间 模型的创建时间。 描述 模型的描述。 操作 部署：将模型发布为在线服务、批量服务或边缘服务。 创建新版本：创建新的模型版本。参数配置除版本外，将默认选择上一个版本的配置信息，您可以对参数配置进行修改。 删除：删除对应的模型。 说明： 如果
不发布模型，创建本地模型，可用来调试相关代码。 source_location_type 否 String 模型位置类型。可选值： OBS_SOURCE：source_location为OBS路径。（默认值） LOCAL_SOURCE：source_location为本地路径。 source_location
样本ID，通过OBS路径的md5生成。 signed_new_source String 签名后的处理后样本地址。 signed_origin_source String 签名后的原样本地址。 version_id String 数据处理任务的版本ID。 请求示例 查询数据处理任务版本的结果展示
已准备好PyTorch框架的训练代码，例如将启动文件“test-pytorch.py”存放在OBS的“obs://cnnorth4-job-test-v2/pytorch/fast_example/code/cpu”目录下。 已经准备好训练作业的数据文件，例如将训练数据集存放在OBS的“ob
# ModelLink端到端的大语言模型方案 |——megatron/ # 注意：该文件夹从Megatron-LM中复制得到 |——... 步骤二：资源安装 将资源上传至机器中，确保容器能够访问，并进入已创建的容器。
端到端运维ModelArts Standard推理服务方案 ModelArts推理服务的端到端运维覆盖了算法开发、服务运维和业务运行的整个AI流程。 方案概述 推理服务的端到端运维流程 算法开发阶段，先将业务AI数据存放到对象存储服务（OBS）中，接着通过ModelArts数据管
是，则修改安全组的配置，具体操作请参见修改安全组规则。 否，则继续下一步。 确认SFS Turbo是否存在异常。 新建一个和SFS Turbo在同一个网段的ECS，用ECS去挂载SFS Turbo，如果挂载失败，则表示SFS Turbo异常。 是，联系SFS服务的技术支持处理。 否，联系ModelArts的技术支持处理。
“容器调用接口” 模型提供的推理接口所使用的协议和端口号，请根据模型实际定义的推理接口进行配置。 “镜像复制” 镜像复制开关，选择是否将容器镜像中的模型镜像复制到ModelArts中。 关闭时，表示不复制模型镜像，可极速创建模型，更改或删除SWR源目录中的镜像会影响服务部署。 开启时，表
objects 不导入包含指定标签的样本。 final_annotation 否 Boolean 是否导入到最终状态。可选值如下： true：导入到最终状态（默认值） false：不导入到最终状态 import_annotations 否 Boolean 是否导入标签。可选值如下： true：导入标签（默认值）
# ModelLink端到端的大语言模型方案 |——megatron/ # 注意：该文件夹从Megatron-LM中复制得到 |——... 步骤二：资源安装 将资源上传至机器中，确保容器能够访问，并进入已创建的容器。
SFT全参微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中，具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及选择上传的镜像。 代码目录选择：OBS桶路径下的mllm_train/t
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