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ModelArts Standard准备工作 配置ModelArts Standard访问授权 创建并管理工作空间 创建OBS桶用于ModelArts存储数据
权限问题 训练作业访问OBS时，日志提示“stat:403 reason:Forbidden” 日志提示"Permission denied" 父主题： 训练作业
表1 不同场景所需服务及购买推荐 场景 OBS SFS SWR DEW ModelArts VPC ECS EVS 单机单卡 按需购买（并行文件系统） × 免费 免费 包月购买 免费 × 按需购买 单机多卡 × 包月购买 （HPC型500G） 免费 免费 包月购买 免费 包月购买
图3 添加本地图片 图4 同步OBS图片数据 添加数据：您可以将本地图片快速添加到ModelArts，同时自动上传至创建项目时所选择的OBS路径中。单击“添加数据”，根据弹出的对话框的引导，输入正确的数据并添加。
可选值有“obs”、“dataset”。obs与dataset不可同时出现。 data_url 否 String OBS的桶路径，不可与dataset_id/dataset_version同时出现。
已在OBS创建至少1个空的文件夹，用于存储训练输出的内容。 由于训练作业运行需消耗资源，确保账户未欠费。 确保您使用的OBS目录与ModelArts在同一区域。 创建算法 进入ModelArts控制台，参考创建算法操作指导，创建自定义算法。
声音分类项目创建时，音频来源有两种，通过本地添加或同步OBS中的数据。 添加音频：您可以将本地音频快速添加到ModelArts，同时自动上传至创建项目时所选择的OBS路径中。单击“添加数据”，在弹出的对话框中输入正确的数据并添加。
例如，“代码目录”对应的OBS路径下，包含模型文件，同时还存在“pip-requirements.txt”文件。“代码目录”的结构如下所示： |---模型启动文件所在OBS文件夹 |---model.py #模型启动文件。
使用窍门 创建项目时，如何快速创建OBS桶及文件夹？ 自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？ 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发
“结果处理方式”：“更新属性到当前样本中”，或者“保存到对象存储服务（OBS）”。 “属性名称”：当选择“更新属性到当前样本中”时，需输入一个属性名称。 “结果存储目录”：当选择“保存到对象存储服务（OBS）”时，需指定一个用于存储的OBS路径。
导入数据到ModelArts数据集 数据导入方式介绍 从OBS导入数据到ModelArts数据集 从MRS导入数据到ModelArts数据集 从本地上传数据到ModelArts数据集 父主题： 数据准备与处理
上传文件至JupyterLab 上传本地文件至JupyterLab 克隆GitHub开源仓库文件到JupyterLab 上传OBS文件到JupyterLab 上传远端文件至JupyterLab 父主题： 通过JupyterLab在线使用Notebook实例
可选值如下： 0：OBS桶（默认值） 1：GaussDB(DWS)服务 2：DLI服务 3：RDS服务 4：MRS服务 5：AI Gallery 6：推理服务 schema_maps 否 Array of SchemaMap objects 表格数据对应的schema映射信息。
导出ModelArts数据集中的数据 导出ModelArts数据集中的数据到OBS 导出ModelArts数据集中的数据为新数据集 入门案例：快速创建一个物体检测的数据集 父主题： 数据准备与处理
训练作业 OBS操作相关故障 云上迁移适配故障 硬盘限制故障 外网访问限制 权限问题 GP相关问题 业务代码问题 训练作业卡死检测定位 训练作业运行失败 专属资源池创建训练作业 训练作业性能问题
管理Notebook实例 查找Notebook实例 更新Notebook实例 启动/停止/删除实例 保存Notebook实例 动态扩充云硬盘EVS容量 动态挂载OBS并行文件系统 查看Notebook实例事件 Notebook Cache盘告警上报 父主题： 使用Notebook进行
例如，当训练代码启动脚本在OBS路径为“obs://bucket-name/app/code/train.py”，创建作业时配置代码目录为“/bucket-name/app/code/”。
创建模型 创建模型不同方式的场景介绍 从训练作业中导入模型文件创建模型 从OBS中导入模型文件创建模型 从容器镜像中导入模型文件创建模型 父主题： 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
图3 添加本地图片 图4 同步OBS图片数据 添加数据：您可以将本地图片快速添加到ModelArts，同时自动上传至创建项目时所选择的OBS路径中。单击“添加数据”，根据弹出的对话框的引导，输入正确的数据并添加。
=wf.data.OBSOutputConfig(obs_path=output_storage.join("/train_output/")))], spec=wf.steps.JobSpec( resource=wf.steps.JobResource(
