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通过OBS与SFS Turbo存储联动，可以将最新的训练数据导入到SFS Turbo，然后在训练作业中挂载SFS Turbo到容器对应ckpt目录，实现分布式读取训练数据文件。 创建SFS Turbo文件系统前提条件： 创建SFS Turbo文件系统前，确认已有可用的VPC。
通过OBS与SFS Turbo存储联动，可以将最新的训练数据导入到SFS Turbo，然后在训练作业中挂载SFS Turbo到容器对应ckpt目录，实现分布式读取训练数据文件。 创建SFS Turbo文件系统前提条件： 创建SFS Turbo文件系统前，确认已有可用的VPC。
metrics.recall_score(labels, predictions, average="weighted"), "accuracy": metrics.accuracy_score(labels, predictions), } return
在SFS服务控制台上创建文件系统，具体步骤请参考创建SFS Turbo文件系统。同一区域不同可用区之间文件系统与云服务器互通，因此保证SFS Turbo与Server服务器在同一区域即可。
')[0] == "InternVLChatModel": return [0, 92543, 92542] return None def post_img(args): # Path to your image image_path
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查看诊断报告 Advisor分析profiling会输出html和xlsx两份文件。请优先查看html报告进行训练作业性能调优。xlsx中记录了html中全量数据，如集群计算、通信和下发的耗时，可以基于xlsx对计算耗时、下发耗时和带宽等列进行排序，从而快速过滤出计算慢卡、下发慢卡
上传数据和算法至OBS（首次使用时需要） 前提条件 已经在OBS上创建好并行文件系统，请参见创建并行文件系统。 已经在obsutil安装和配置，请参见obsutils安装和配置。 准备数据 单击下载动物数据集至本地，并解压。 通过obsutil将数据集上传至OBS桶中。 .
使用该接口的前提条件是用户已登录系统并具有创建Notebook实例的权限。调用该接口后，系统将返回Notebook实例支持的可切换规格列表，包括内存、CPU等配置信息。若用户无权限创建Notebook实例，接口将返回相应的错误信息。 接口约束 暂无约束。
SFS Turbo FullAccess SFS FullAccess 可选 父主题： 配置ModelArts基本使用权限
')[0] == "InternVLChatModel": return [0, 92543, 92542] return None def post_img(args): # Path to your image image_path
场景描述 企业智能客服：企业希望利用推理API优化客服系统，实现智能问答、意图识别，提升客服效率与客户满意度。 内容创作辅助：媒体、广告公司借助推理API进行文案创作、创意生成，提高内容产出的效率与质量。
/sfs_turbo 训练数据集 /mnt/sfs_turbo/training_data /mnt/sfs_turbo为宿主机中默认挂载SFS Turbo的工作目录，因此上传模型权重、软件包、训练数据集只需要在Server服务器执行即可。
SFS Turbo（弹性文件服务Turbo）： 主要用于提供高性能的共享文件存储服务，允许多个训练节点同时访问同一份数据，从而加速训练过程，适合处理大量小文件和高并发访问，支持NFS和CIFS协议，与大多数应用程序和操作系统兼容。
SFS Turbo（弹性文件服务Turbo）： 主要用于提供高性能的共享文件存储服务，允许多个训练节点同时访问同一份数据，从而加速训练过程，适合处理大量小文件和高并发访问，支持NFS和CIFS协议，与大多数应用程序和操作系统兼容。
111、445、2049、2051、2052、20048，具体请参见创建文件系统的“安全组”参数。
可通过两种方式，将数据集上传至SFS Turbo中。 方式一：将下载的原始数据通过SSH直接上传至SFS Turbo中。具体步骤如下： 进入到/mnt/sfs_turbo/目录下。
可通过两种方式，将数据集上传至SFS Turbo中。 方式一：将下载的原始数据通过SSH直接上传至SFS Turbo中。具体步骤如下： 进入到/mnt/sfs_turbo/目录下。
requests.post(url, headers=self.headers, data=json.dumps(body), verify=False) print(json.dumps(response.json(), indent=1)) return
创建调试训练作业并执行性能诊断任务 本文介绍如何创建调试训练作业并执行性能诊断任务。 操作步骤 创建训练调试作业。 在ModelArts Standard控制台创建训练作业。其中，作业模式选择“调试模式”，训练应用程序选择“JupyterLab”，环境变量中新增“MA_PROF_ADVISOR_ENABLE
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