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字或下划线命名。 图2 数据来源选择AI Gallery 从本地上传数据。 ModelArts还支持从本地上传数据。本地上传时选择“上传数据存储路径”、“数据标注状态”和“数据集输出路径”。单击“文件上传”，上传您本地的数据。并选择“标注格式”（当数据标注状态为“已标注”时，需要
使用基础镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将镜像上传至SWR服务后，可创建训练作业，在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包，如果直接使用基础镜像进行训练，每次创建训练作业时，训练作业的图1中都需要执行install.sh文件，来安装依赖以及下载完整代码。命令如下：
使用基础镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将镜像上传至SWR服务后，可创建训练作业，在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包，如果直接使用基础镜像进行训练，每次创建训练作业时，训练作业的图1中都需要执行 install.sh文件，来安装依赖以及下载完整代码。
使用基础镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将镜像上传至SWR服务后，可创建训练作业，在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包，如果直接使用基础镜像进行训练，每次创建训练作业时，训练作业的图1中都需要执行install.sh文件，来安装依赖以及下载完整代码。命令如下：
使用基础镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将镜像上传至SWR服务后，可创建训练作业，在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包，如果直接使用基础镜像进行训练，每次创建训练作业时，训练作业的图1中都需要执行install.sh文件，来安装依赖以及下载完整代码。命令如下：
|── alpaca_gpt4_data.json # 微调数据文件 在ECS服务器中安装obsutil工具，具体命令可参考obsutil工具快速使用，将OBS桶中的数据下载至SFS Turbo中。注意：需要使用用户账
|── alpaca_gpt4_data.json # 微调数据文件 在ECS服务器中安装obsutil工具，具体命令可参考obsutil工具快速使用，将OBS桶中的数据下载至SFS Turbo中。注意：需要使用用户账
|── alpaca_gpt4_data.json # 微调数据文件 在ECS服务器中安装obsutil工具，具体命令可参考obsutil工具快速使用，将OBS桶中的数据下载至SFS Turbo中。注意：需要使用用户账
同步或添加音频 在“数据标注”节点单击“实例详情”进入“音频标注”页面。声音分类项目创建时，音频来源有两种，通过本地添加或同步OBS中的数据。 添加音频：您可以将本地音频快速添加到ModelArts，同时自动上传至创建项目时所选择的OBS路径中。单击“添加数据”，在弹出的对话框中输入正确的数据并添加。
迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题： 权限问题
service [Unit] Description=buildkitd After=network.target [Service] ExecStart=/usr/local/buildkit/bin/buildkitd [Install] WantedBy=multi-user
错误示例：Endpoint参数前面带了https，正确的配置中不需要有https。 图1 配置ToolKit 二、未配置hosts文件或者hosts文件信息配置不正确 在本地PC的hosts文件中配置域名和IP地址的对应关系。 三、网络代理设置 如果用户使用的网络有代理设置要求，请检查代理配置是否正确。也可以使用手机热点网络连接进行测试排查。
使用基础镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将镜像上传至SWR服务后，可创建训练作业，在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包，如果直接使用基础镜像进行训练，每次创建训练作业时，训练作业的图1中都需要执行 install.sh文件，来安装依赖以及下载完整代码。
A-NeXT # pretrain_clip场景 NUM_GPUS=8 NNODES=1 RANK=0 ADDR=localhost PORT=23245 bash scripts/train/pretrain_clip_ascend.sh # 需修改pretrain_clip_ascend
关于数据集文件的格式及配置，请参考data/README_zh.md的内容。可以使用HuggingFace/ModelScope上的数据集或加载本地数据集。 上传自定义数据到指定目录 将下载的原始数据存放在{work_dir}/llm_train/LLaMAFactory/LLaMA-
使用基础镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将镜像上传至SWR服务后，可创建训练作业，在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包，若直接使用基础镜像进行训练，每次创建训练作业时，训练作业的图1中都需要执行 install.sh 文件，来安装依赖以及下载完整代码。
使用基础镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将镜像上传至SWR服务后，可创建训练作业，在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包，如果直接使用基础镜像进行训练，每次创建训练作业时，训练作业的图1中都需要执行 install.sh文件，来安装依赖以及下载完整代码。
准备数据 本地上传数据需要确保数据已按照数据集要求完成编排。如果是自定义模型，此处的数据集要求即为模型文件“dataset_readme.md”里的内容。 单个文件最大5GB，所有文件总大小不超过50G。 在微调工作流的“数据准备”环节选择数据集。 从本地上传 在“从本地上传”处，
install -e . 修改examples/quantizing_moe/deepseek_moe_w8a8_int8.py中的代码： 1）若本地已有权重，请将MODEL_ID修改为权重路径； MODEL_ID = "deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct"
/v1/{project_id}/dev-servers modelarts:devserver:create ecs:serverKeypairs:createecs:*:get iam:users:getUser iam:users:listUsers iam:projects:listProjects
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