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随后可通过以下两种方式，将下载到本地的模型文件上传至SFS Turbo中。 本地上传权重文件至SFS Turbo 通过以下两种方式将下载到本地的模型文件上传至SFS Turbo中。方式一操作简单，但是数据传输速度比较慢，费时间。
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本案例中的训练作业需要通过SFS Turbo挂载盘的形式创建，因此需要将上述数据集、代码、权重文件从OBS桶上传至SFS Turbo中。 用户需要创建开发环境Notebook，并绑定SFS Turbo，以便能够通过Notebook访问SFS Turbo服务。
随后可通过以下两种方式，将下载到本地的模型文件上传至SFS Turbo中。 本地上传权重文件至SFS Turbo 通过以下两种方式将下载到本地的模型文件上传至SFS Turbo中。方式一操作简单，但是数据传输速度比较慢，费时间。
以Linux aarch64架构的操作系统为例，获取Docker安装包。您可以使用以下指令安装Docker。关于安装Docker的更多指导内容参见Docker官方文档。
在创建训练作业时，设置SFS Turbo的“云上挂载路径”为“/home/ma-user/work”，使得训练环境下SFS也在“/home/ma-user/work”路径下。
DCGM是用于管理和监控基于Linux系统的NVIDIA GPU大规模集群的一体化工具，提供多种能力，包括主动健康监控、诊断、系统验证、策略、电源和时钟管理、配置管理和审计等。 约束限制 仅适用于GPU资源监控。
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signature.append(signature_def) if len(signature) == 1: model_signature = signature[0] else: logging.warning
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上传数据集至SFS Turbo 准备数据集，例如根据Alpaca数据部分给出的预训练数据集、SFT全参微调训练、LoRA微调训练数据集下载链接下载数据集。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。
表12 nfs属性列表 参数 是否必选 参数类型 说明 id 是 String SFS Turbo 文件系统 ID。 src_path 是 String SFS Turbo 文件系统地址。 dest_path 是 String 训练作业的本地路径。
signature.append(signature_def) if len(signature) == 1: model_signature = signature[0] else: logging.warning
上传数据集至SFS Turbo 准备数据集，例如根据Alpaca数据部分给出的预训练数据集、SFT全参微调训练、LoRA微调训练数据集下载链接下载数据集。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。
上传数据集至SFS Turbo 准备数据集，例如根据Alpaca数据部分给出的预训练数据集、SFT全参微调训练、LoRA微调训练数据集下载链接下载数据集。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。
正常 [model 0.0.1] OBS桶，OBS并行文件系统，SFS Turbo挂载成功。 [%s] %s volume successfully. - 服务部署和运行过程中，关键事件支持手动/自动刷新。
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