pycharm训练深度学习_OBS上传下载-华为云

OBS上传下载

OBS上传下载当用于训练的数据需要存储至OBS时，您可以使用PyCharm ToolKit提供的OBS上传下载功能，在PyCharm界面将本地文件和文件夹上传到OBS，或者将OBS上的文件或文件夹下载到本地。上传至OBS后，您的训练脚本中，可直接定义为对应的OBS路径。将本地文件或文件夹上传至OBS

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通过PyCharm远程使用Notebook实例

通过PyCharm远程使用Notebook实例使用PyCharm Toolkit插件连接Notebook 使用PyCharm手动连接Notebook 使用PyCharm上传数据至Notebook 父主题：使用Notebook进行AI开发调试

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使用moxing适配OBS路径，pandas读取文件报错

必现的问题，使用本地Pycharm远程连接Notebook调试。建议与总结在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。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VS

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提交训练作业报错“Invalid OBS path”

提交训练作业报错“Invalid OBS path” 当运行训练作业时，出现“Invalid OBS path”错误。图1 训练作业报错该问题可以通过以下方法排查：如果是首次使用ModelArts的新用户，需要登录ModelArts管理控制台，在权限管理页面完成访问授权配置

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产品概述

元数据的发布等，为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。可信联邦学习对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练，支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。数据使用监管为数据参与方提供可视化的数据使用流图，提供插件化的区块

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学习空间

学习空间我的课堂 MOOC课程我的考试

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产品功能

对接多种主流数据存储系统，为数据消费者实现多方数据的融合分析，参与方敏感数据能够在聚合计算节点中实现安全计算。多方联邦训练对接主流深度学习框架实现横向和纵向联邦建模，支持基于SMPC(如不经意传输、同态加密等)的多方样本对齐和训练模型保护。云端容器化部署参与方数据源计算节点云原生容器部署，聚合计算节点动态扩容，支持云、边缘、H CS O多种部署模式。

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BF16和FP16说明

从而提供更好的稳定性和可靠性，在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。 FP16：用于深度学习训练和推理过程中，可以加速计算并减少内存的占用，对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难，导致数值的精度损失。综上所述，BF16因其

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BF16和FP16说明

从而提供更好的稳定性和可靠性，在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。 FP16：用于深度学习训练和推理过程中，可以加速计算并减少内存的占用，对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难，导致数值的精度损失。综上所述，BF16因其

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创建科学计算大模型训练任务

型会自带时间分辨率，会根据预设的时间间隔处理和生成预测结果。若训练类型为“预训练”，训练任务使用训练数据重新训练出与基础模型分辨率相同的模型。若训练类型为“微调”，训练任务会使用训练数据在基础模型的基础上进行训练。 plog日志 plog日志。plog日志是一种用来记录模型运

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如何提升训练效率，同时减少与OBS的交互？

如何提升训练效率，同时减少与OBS的交互？场景描述在使用ModelArts进行自定义深度学习训练时，训练数据通常存储在对象存储服务（OBS）中，且训练数据较大时（如200GB以上），每次都需要使用GPU资源池进行训练，且训练效率低。希望提升训练效率，同时减少与对象存储OBS 的交互。可通过如下方式进行调整优化。

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日志提示“ '(slice(0, 13184, None), slice(None, None, None))' is an invalid key”

:-1].values 建议与总结在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。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。

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大模型开发基本概念

，因为监督信号直接从数据本身派生。有监督学习有监督学习是机器学习任务的一种。它从有标记的训练数据中推导出预测函数。有标记的训练数据是指每个训练实例都包括输入和期望的输出。 LoRA 局部微调（LoRA）是一种优化技术，用于在深度学习模型的微调过程中，只对模型的一部分参数进行更

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自动学习项目中，如何进行增量训练？

自动学习项目中，如何进行增量训练？在自动学习项目中，每训练一次，将自动产生一个训练版本。当前一次的训练结果不满意时（如对训练精度不满意），您可以适当增加高质量的数据，或者增减标签，然后再次进行训练。增量训练目前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“声音分类”类型的自动学习项目。

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ModelArts

如何查看ModelArts消费详情？更多自动学习自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？在ModelArts中图像分类和物体检测具体是什么？自动学习训练后的模型是否可以下载？自动学习项目中，如何进行增量训练？更多训练作业 ModelArts中的作业为什么一直处于等待中？

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场景介绍

准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。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。准备镜像准备训练模型适用的容器镜像。训练启动训练介绍各个训练阶段：指令微调、PPO强化训练、RM奖励模型、DPO偏好训练使用全参/lora训练策略进行训练任务、性能查看。

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哪里可以了解Atlas800训练服务器硬件相关内容

t9处理器的AI训练服务器，实现完全自主可控，广泛应用于深度学习模型开发和AI训练服务场景，可单击此处查看硬件三维视图。 Atlas 800训练服务器HCCN Tool Atlas 800 训练服务器 1.0.11 HCCN Tool接口参考主要介绍集群网络工具hccn_tool

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ModelArts中常用概念

ModelArts中常用概念自动学习自动学习功能可以根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。只需三步，标注数据、自动训练、部署模型，即可完成模型构建。端-边-云端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。推理

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创建和训练模型

epochs=10) 父主题：基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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日志提示“CUDNN_STATUS_NOT_SUPPORTED. ”

contigous() 建议与总结在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。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。

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自动学习训练后的模型是否可以下载？

自动学习训练后的模型是否可以下载？不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看，或者将此模型部署为在线服务。父主题：模型训练

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