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并根据handler对象对数据集进行解析。
MoXing提供了一套文件对象API，可以用来读写OBS文件。 您可以通过MoXing API文档了解其与原生API对应关系，以及详细的接口调用示例，详细说明请参见MoXing文件操作。
图3 桶列表 单击左侧导航的“对象”，在对象页面单击新建文件夹，创建OBS文件夹。例如，在已创建的OBS桶“c-flowers”中新建一个文件夹“flowers”。 图4 新建文件夹 在OBS桶中创建完文件夹，即可以上传文件，上传文件操作请参见OBS上传操作。
在弹出的“添加授权”窗口中，选择： 授权对象类型：所有用户 委托选择：新增委托 权限配置：普通用户 选择完成后勾选“我已经详细阅读并同意《ModelArts服务声明》”，然后单击“创建”。
按照存储费用结算，那么创建的费用计算如下： 存储费用：创建模型的模型包文件通过对象存储服务（OBS）上传或导出，存储计费按照OBS的计费规则。具体费用可参见对象存储价格详情。 综上，模型的费用 = 存储费用 父主题： 计费项
配置更新记录 展示“当前配置”详情和“历史更新记录”。 “当前配置”：展示模型名称、版本、状态、实例规格、分流、实例数、部署超时时间、环境变量、存储挂载等信息。专属资源池部署的服务，同时展示资源池信息。 “历史更新记录”：展示历史模型相关信息。
ModelArts依赖的OBS权限自定义策略样例 如下示例为ModelArts依赖OBS服务的最小化权限项，包含OBS桶和OBS对象的权限。授予示例中的权限您可以通过ModelArts正常访问OBS不受限制。
ModelArts依赖的OBS权限自定义策略样例 如下示例为ModelArts依赖OBS服务的最小化权限项，包含OBS桶和OBS对象的权限。授予示例中的权限您可以通过ModelArts正常访问OBS不受限制。
├── config.json ├── generation_config.json ├── gitattributes.txt ├── LICENSE.txt ├── Notice.txt ├── pytorch_model-00001-of-00003.bin ├── pytorch_model
├── config.json ├── generation_config.json ├── gitattributes.txt ├── LICENSE.txt ├── Notice.txt ├── pytorch_model-00001-of-00003.bin ├── pytorch_model
按照存储费用结算，那么数据存储到OBS的费用计算如下： 存储费用：数据管理模块的数据通过对象存储服务（OBS）上传或导出，存储计费按照OBS的计费规则。具体费用可参见对象存储价格详情。 综上，数据管理的费用 = 存储费用 父主题： 计费项
上传一个obs_file.txt文件，从Notebook上传至OBS。 在命令行输入以下代码，按需修改路径后，单击运行代码。在OBS控制台的桶中，可以看到txt对象存在，表明上传成功。
创建OBS桶 ModelArts使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）存储输入输出数据、运行代码和模型文件，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。
├── LICENSE.txt ├── Notice.txt ├── pytorch_model-00001-of-00003.bin ├── pytorch_model-00002-of-00003.bin ├── pytorch_model-00003-of-00003.bin
├── config.json ├── generation_config.json ├── gitattributes.txt ├── LICENSE.txt ├── Notice.txt ├── pytorch_model-00001-of-00003.bin ├── pytorch_model
├── config.json ├── generation_config.json ├── gitattributes.txt ├── LICENSE.txt ├── Notice.txt ├── pytorch_model-00001-of-00003.bin ├── pytorch_model
benchmark_eval下生成的log中记录了客户端产生结果。数据集的打分结果在result/{model_name}/...目录下，查找到summmary目录，有txt和csv两种保存格式。
benchmark_eval下生成的log中记录了客户端产生结果。数据集的打分结果在result/{model_name}/...目录下，查找到summmary目录，有txt和csv两种保存格式。
benchmark_eval下生成的log中记录了客户端产生结果。数据集的打分结果在result/{model_name}/...目录下，查找到summmary目录，有txt和csv两种保存格式。
model_type llama：使用模型类型，目前支持qwen2、llama1、llama2，其中llama1、llama2填写llama，qwen2填写为qwen2。 model_name：模型地址。 data_path：预训练数据集地址。
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