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迁移过程使用工具概览 基础的开发工具在迁移的预置镜像和开发环境中都已经进行预置，用户原则上不需要重新安装和下载，如果预置的版本不满足要求，用户可以执行下载和安装与覆盖操作。 模型自动转换评估工具Tailor 为了简化用户使用，ModelArts提供了Tailor工具，将模型转换、
h_npu->diffusers的所有文件，将diffusers整个目录上传到宿主机上。 依赖的插件代码包、模型包和数据集存放在宿主机上的本地目录结构如下，供参考。 [root@devserver docker_build]# ll total 192 -rw------- 1
Standard资源池 ModelArts支持使用ECS创建专属资源池吗？ 1个节点的专属资源池，能否部署多个服务？ 专属资源池购买后，中途扩容了一个节点，如何计费？ 共享池和专属池的区别是什么？ 如何通过ssh登录专属资源池节点？ 训练任务的排队逻辑是什么？ 专属资源池下的在线
|——... 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。 Python依赖包本地安装：进入pip文件所在的路径，并运行安装命令。如下列所示。 pip install numpy pip install transfor
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
|——... 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。 Python依赖包本地安装：进入pip文件所在的路径，并运行安装命令。如下列所示。 pip install numpy pip install transfor
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。
查询服务详情 功能介绍 查询模型服务详情，根据服务ID查询服务详情。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/{project_id}/services/{service_id}
gc-poc-sdxl-lora-train.tar.gz代码包。解压后上传到宿主机上。 依赖的插件代码包、模型包和数据集存放在宿主机上的本地目录结构如下，供参考。 [root@devserver-ei-cto-office-ae06cae7-tmp1216 docker_build]#
171ba0b3"。该问题会导致代码安装失败，会在后续版本修复。 代码上传至OBS 将AscendSpeed代码包AscendCloud-3rdLLM-905-xxx.zip在本地解压缩后，将llm_train文件上传至OBS中。 结合准备数据、准备权重、准备代码，将数据集、原始权重、代码文件都上传至OBS后，OBS桶的目录结构如下。
表7 host_path属性列表 参数 是否必选 参数类型 说明 src_path 是 String 宿主机的本地路径。 dest_path 是 String 训练作业的本地路径。 read_only 否 Boolean dest_path 是否为只读权限，默认为读写权限。 true：只读权限
# 推理工具 代码上传至OBS 将AscendSpeed代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip在本地解压缩后，将llm_train文件上传至OBS中。 结合准备数据、准备权重、准备代码，将数据集、原始权重、代码文件都上传至OBS后，OBS桶的目录结构如下。
zip文件中的ascendcloud-aigc-poc-sdxl-finetune.tar.gz代码包。解压后上传到宿主机上。 依赖的插件代码包、模型包和数据集存放在宿主机上的本地目录结构如下，供参考。 [root@devserver-ei-cto-office-ae06cae7-tmp1216 docker_build]#
odelArts自动学习页面中，添加或删除数据。 添加文件 在“未标注”页签下，可单击页面左上角的“添加数据”，您可以在弹出对话框中，选择本地文件上传。 上传文件格式需满足文本分类型的数据集要求。 删除文本对象 在“已标注”页签或“未标注”页签下，选中需要删除的文本对象，单击页面
法的输入输出管道。可以按照实例指定“data_url”和“train_url”，在代码中解析超参分别指定训练所需要的数据文件本地路径和训练生成的模型输出本地路径。 “job_config”字段下的“parameters_customization”表示是否支持自定义超参，此处填true。
# 推理工具 代码上传至OBS 将AscendSpeed代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip在本地解压缩后，将llm_train文件上传至OBS中。 结合准备数据、准备权重、准备代码，将数据集、原始权重、代码文件都上传至OBS后，OBS桶的目录结构如下。
alpaca_gpt4_data.json #微调数据文件 修改代码 将AscendSpeed代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip在本地解压缩后。在上传代码前，需要对解压后的训练脚本代码进行修改。具体文件为：修改llm_train/AscendSpeed/scripts/dev_pipeline
-it ${container_name} bash Step4 下载原始模型包 从HuggingFace官网下载moondream2模型包到本地，下载地址：https://huggingface.co/vikhyatk/moondream2/tree/2024-03-06。 在宿主
也可以放到OBS并行文件系统中。 Summary数据上传到Notebook路径/home/ma-user/work/下的方式，请参见上传本地文件至JupyterLab。 Summary数据如果是通过OBS并行文件系统挂载到Notebook中，请将模型训练时产生的Summary文
华为云租户的安全责任在于对使用的IaaS、PaaS和SaaS类各项云服务内部的安全以及对租户定制配置进行安全有效的管理，包括但不限于虚拟网络、虚拟主机和访客虚拟机的操作系统，虚拟防火墙、API网关和高级安全服务，各项云服务，租户数据，以及身份账号和密钥管理等方面的安全配置。 《华为云安全白皮
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