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合法的已存在的目录的全路径 capacity 否 Integer 目录的容量大小，单位：MB; 设置为0会导致数据无法写入目录; capacity和quota至少二选一 inode 否 Integer 目录的inode数量限制; 设置为0会导致数据无法写入目录; capacity和quota至少二选一 响应参数
id}/tags/action 参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 操作用户的项目ID，获取方法请参见获取项目ID。 share_id 是 String 共享ID。 请求消息头 该操作消息头与普通请求一样，请参见表3。 请求消息 参数说明
受限于文件系统服务端的能力及客户端网卡或CPU等资源能提供的能力。 操作步骤 在挂载NFS文件系统的命令中，增加nconnect参数，建议设置nconnect=4。示例如下： mount -t nfs -o vers=3,timeo=600,noresvport,nolock,tcp
SFS2和SFS3，其中SFS1的总容量为350TB，SFS2的总容量为50TB，SFS3的总容量为70TB。当对SFS2执行扩容操作时，设置SFS2的新容量不能超过80TB，超过该数值后，系统将提示配额不足，无法继续执行扩容操作。 缩小容量规则 当文件系统处于缩容错误或缩容失败
淘汰。 按时间淘汰功能支持设置（冷）数据淘汰时间，设置步骤请参考以下操作。 登录高性能弹性文件服务管理控制台。 在文件系统列表中，单击创建的SFS Turbo文件系统名称，进入文件系统详情页面。 在“基本信息”页签，设置（冷）数据淘汰时间。 图7 设置冷数据淘汰时间 按容量淘汰 SFS
欠费后需要及时充值，详细操作请参见账户充值。 如果不再使用弹性文件服务，您可以将文件系统资源删除，以免继续扣费。 您可以在“费用中心 > 总览”页面设置“可用额度预警”功能，当可用额度、通用代金券和现金券的总额度低于预警阈值时，系统自动发送短信和邮件提醒。当产生欠费后，请您及时充值使可用额度大于0。
例如企业需要创建一个文件系统的按需成本预算，每月预算金额为2000元，当预测金额高于预算金额的80%时发送预算告警。那么，创建的预算如下： 图3 预算基本信息 图4 设置成本范围 图5 设置提醒 详细介绍请参见使用预测和预算来跟踪成本和使用量。 资源优化 您可以通过云监控服务监控资源的使用情况，识别空闲资源，寻找节约
通用文件系统接口 文件共享 通过这些接口，您可以创建和删除通用文件系统，可以查询文件系统列表等。 通用文件系统接口 共享访问规则 通过这些接口，您可以设置和获取和删除共享访问规则等。 通用文件系统接口 标签 通过这些接口，您可以批量添加、批量删除和查询标签等。
批量资源开通自动续费：选择需要开通自动续费的资源包，单击列表左上角的“开通自动续费”。 图5 多个资源开通自动续费 选择续费时长，并根据需要设置自动续费次数，单击“开通”。 图6 开通自动续费 父主题： 续费
操作用户的项目ID。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 limit 否 Long 设置返回的文件系统个数的最大值，不填默认为1000个 offset 否 Long 设置返回的文件系统的偏移量。 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token
授权地址 只能输入一个的IP或网段。 输入的IPv4地址/地址段必须合法，且不能为除0.0.0.0/0以外之前0开头的IP地址或地址段，其中当设置为0.0.0.0/0时表示VPC内的任意IP。同时，不能为127以及224~255开头的IP地址或地址段，例如127.0.0.1，224.0
计费说明 SFS容量型文件系统计费项 默认为按需计费模式。即创建文件系统免费，按实际使用的存储容量和时长收费，以小时为单位，按每小时整点结算，不设最低消费标准。结算时，时长不足1小时的，按1小时计费。计费模型如表1所示。 表1 计费模型 资费项 计费项 计费公式 存储空间计费 文件系统所占用的存储空间容量和使用时长
has not enough ips 子网可用IP不足 请使用合法的参数重试。 400 SFS.TURBO.0030 Ecs resource not enough ECS资源不足，该规格在选择的AZ售罄 请更换可用区重试。 400 SFS.TURBO.0031 cache type not
"Effect": "Allow", "Action": [ "ecs:servers:delete" ] } ] } SFS自定义策略样例（以通用文件系统为例）
加速原理与安装AITurbo SDK 背景 当前，大模型训练往往使用成百上千加速卡训练几周到几个月不等。在训练过程中，故障导致训练中断经常发生。训练程序一般采用周期 checkpoint方案来将训练状态持久化到存储，当发生故障时，训练程序能恢复到故障之前的模型和优化器的状态继续训
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