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ModelArts SDK下载文件目标路径设置为文件名，部署服务时报错 问题现象 ModelArts SDK在OBS下载文件时，目标路径设置为文件名，在本地IDE运行不报错，部署为在线服务时报错。
解析Manifest文件 解析Manifest文件，支持本地和OBS。如果是OBS，需要Session信息。
解析Pascal VOC文件 解析xml文件支持本地和OBS，如果是OBS，需要Session信息。
文件传输（推荐） 该接口支持上传本地文件和文件夹至OBS，支持下载OBS文件和文件夹至本地，推荐使用该接口。 示例代码 在ModelArts Notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。
src_obs_file 是 String 下载的源OBS文件，必须以“obs://”作为前缀。 dst_local_dir 是 String 下载目标的本地文件夹，下载的本地目标文件夹后缀必须以“/”结尾。
src_obs_dir 是 String 下载的源OBS文件夹，必须以“obs://”作为前缀，文件夹后缀必须以"/"结尾。当下载的文件夹下有文件夹且内容为空时，对应路径下不产生对应空文件夹。
创建和保存Pascal VOC文件 需要先创建包含Pascal VOC信息的对象，然后保存。Pascal VOC信息请见表2。路径支持本地和OBS，如果是OBS，需要Session信息。
挂载OBS存储的Notebook，JupyterLab目录的文件可以与OBS的文件进行同步，使用JupyterLab文件上传下载功能。Terminal的文件与JupyterLab目录的文件相同。
创建和保存Manifest文件 需要先创建包含Manifest信息的对象，然后保存。Manifest信息请见表2。路径支持本地和OBS，如果是OBS，需要Session信息。
读取文件报错，如何正确读取文件 问题现象 创建训练作业如何读取“json”和“npy”文件。 训练作业如何使用cv2库读取文件。 如何在MXNet环境下使用torch包。
当上传的文件夹下内容为空或者该文件夹下包含多个文件夹且有文件夹下内容有空时，OBS对应路径下不产生该空文件夹。 dst_obs_dir 是 String 上传的目标OBS桶地址，必须以“obs://”作为前缀，上传的目标文件夹后缀必须以“/”结尾。
其中，桶名称和文件夹的名称均可以按照业务需求自定义。 参数说明 表1 请求参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 session 是 Object 会话对象。 src_local_file 是 String 本地需要上传的文件路径。
处理方法 在ipynb文件中，执行%load XXX.py命令，即可将py文件内容加载到ipynb中。 以“test.py”文件为例，下图展示了如何将“test.py”的文件内容加载到ipynb文件中。
附录：config.json文件 config.json文件用于推理服务启动时，需要修改以下参数，4台机器的每个容器中config.json文件内容一致。 ipAddress：主节点IP地址，即rank_table_file.json文件中的server_id。
MoXing如何访问文件夹并使用get_size读取文件夹大小？ 问题现象 使用MoXing无法访问文件夹。 使用MoXing的“get_size”读取文件夹大小，显示为0。 原因分析 使用MoXing访问文件夹，需添加参数：“recursive=True”，默认为False。
ModelArts通过OBS的API访问OBS中的文件，属于内网还是公网访问？ 在同一区域，ModelArts通过OBS的API访问OBS中的文件属于内网通信，不消耗公网流量费。 如果是通过互联网从OBS下载数据到本地，这时候会产生OBS公网流量费。
图1 上传文件图标 图2 OBS文件上传界面 需要提供OBS文件路径，可以通过以下两种方式提供： 方式一：在输入框中直接输入有效的OBS文件路径，然后单击“上传”开始传文件。
上传本地文件至JupyterLab Notebook的JupyterLab中提供了多种方式上传文件。 上传文件要求 对于大小不超过100MB的文件直接上传，并展示文件大小、上传进度及速度等详细信息。
图3 输入有效的远端文件URL 图4 远端文件上传成功 异常处理 远端文件上传失败。可能是网络原因。请先在浏览器中输入该远端文件的URL地址，测试该文件是否能下载。 图5 远端文件上传失败 父主题： 上传文件至JupyterLab
上传文件至JupyterLab 上传本地文件至JupyterLab 克隆GitHub开源仓库文件到JupyterLab 上传OBS文件到JupyterLab 上传远端文件至JupyterLab 父主题： 通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发
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