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方式二：通过OBS Browser+将数据上传至OBS，最后在ECS中使用obsutil工具将OBS数据下载至SFS Turbo中。具体步骤如下： 在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放数据，例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹training_data。 利用OBS B
类型type、属性properties，必需属性required 、定义definitions等，JSON Schema通过定义对象属性、类型、格式的方式来引导模型生成一个包含用户信息的JSON对象。 如果希望使用JSON Schema，guided_json的写法可参考outlines: Structured
说明 path 否 String 存储路径。 如果type为“obs”类型，该值必须填写，该值需为有效的OBS桶路径，且以“/”结束。不能指定为OBS桶的根目录，需指定为OBS桶下的具体目录。 如果type为“obsfs”类型，该值需为有效的OBS并行文件系统的桶名（当前CCE不支持挂载子目录）。
zip的解压，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。 <bucket_name> |──llm_train # 模型训练代码包
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。 <bucket_name> |──llm_train # 解压代码包后自动生成的代码目录，无需用户创建
任务 说明 准备工作 准备资源 本教程案例是基于ModelArts Standard运行的，需要购买并开通ModelArts专属资源池和OBS桶。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备权重 准备所需的权重文件。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码。
os os.system('pip install xxx') pip源中不存在的包，此处以“apex”为例，请您用如下方式将安装包上传到OBS桶中。 该样例已将安装包上传至“obs://cnnorth4-test/codes/mox_benchmarks/apex-master/
handler-name参数说明 数据集预处理中 --handler-name 都会传递参数，用于构建实际处理数据的hanler对象，并根据handler对象对数据集进行解析。文件路径在：ModelLink/modellink/data/data_handler.py。 基类BaseDatasetHandler解析
handler-name参数说明 数据集预处理中 --handler-name 都会传递参数，用于构建实际处理数据的hanler对象，并根据handler对象对数据集进行解析。文件路径在：ModelLink/modellink/tasks/preprocess/data_handler
类型type、属性properties，必需属性required 、定义definitions等，JSON Schema通过定义对象属性、类型、格式的方式来引导模型生成一个包含用户信息的JSON对象。 若希望使用JSON Schema，guided_json的写法可参考outlines: Structured
类型type、属性properties，必需属性required 、定义definitions等，JSON Schema通过定义对象属性、类型、格式的方式来引导模型生成一个包含用户信息的JSON对象。 如果希望使用JSON Schema，guided_json的写法可参考outlines: Structured
其在ModelArts平台上执行的AI计算任务。 ModelArts服务不会保存用户的Token认证凭据，在后台作业中操作用户的资源（如OBS桶）前，需要用户通过IAM委托向ModelArts显式授权，ModelArts在需要时使用用户的委托获取临时认证凭据用于操作用户资源，具体配置见配置访问授权章节。
handler-name参数说明 数据集预处理中 --handler-name 都会传递参数，用于构建实际处理数据的hanler对象，并根据handler对象对数据集进行解析。文件路径在：ModelLink/modellink/data/data_handler.py。 基类BaseDatasetHandler解析
handler-name参数说明 数据集预处理中 --handler-name 都会传递参数，用于构建实际处理数据的hanler对象，并根据handler对象对数据集进行解析。文件路径在：ModelLink/modellink/data/data_handler.py。 基类BaseDatasetHandler解析
代码上传至OBS 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。 <bucket_name> |──llm_train # 解压代码包后自动生成的代码目录，无需用户创建
说明 path 否 String 存储路径。 如果type为“obs”类型，该值必须填写，该值需为有效的OBS桶路径，且以“/”结束。不能指定为OBS桶的根目录，需指定为OBS桶下的具体目录。 如果type为“obsfs”类型，该值需为有效的OBS并行文件系统的桶名（当前CCE不支持挂载子目录）。
代码上传至OBS 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。 <bucket_name> |──llm_train # 解压代码包后自动生成的代码目录，无需用户创建
个子目录，避免相同样本重复导入。注：对表格数据集不可用。 import_origin 否 String 数据来源。可选值如下： obs：OBS桶（默认值） dws：GaussDB(DWS)服务 dli：DLI服务 rds：RDS服务 mrs：MRS服务 inference：推理服务
任务 说明 准备工作 准备资源 本教程案例是基于ModelArts Standard运行的，需要购买并开通ModelArts专属资源池和OBS桶。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备权重 准备所需的权重文件。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码。
CogVideoX1.5 5b模型基于DevServer适配PyTorch NPU全量训练指导（6.3.912） 本文档主要介绍如何在ModelArts的DevServer环境中，使用NPU卡对CogVideoX模型进行全量微调。本文档中提供的脚本，是基于原生CogVideoX的
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