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“/”。只能包含大写字母、小写字母、数字，特殊字符"-"和"_"。 说明：调用删除共享标签接口删除标签时，如果标签的键中存在不被URL直接解析的特殊字符，需要对标签的键进行URL转义处理。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token
权限和授权项 权限及授权项说明 授权项分类
公共参数 SFS Turbo文件系统状态 SFS Turbo文件系统子状态
生命周期管理 创建文件系统 查询文件系统详细信息 删除文件系统 获取文件系统列表 扩容文件系统 父主题： API
存储联动管理 绑定后端存储 查询后端存储列表 获取后端存储详细信息 删除后端存储 更新后端存储属性 更新后端存储自动同步策略 创建数据导入导出任务 查询数据导入导出任务详情 查询数据导入导出任务列表 删除数据导入导出任务 更新文件系统 父主题： API
共享标签 创建共享标签 查询共享标签 删除共享标签 批量添加共享标签 查询租户所有共享的标签 通过标签查询文件系统列表 父主题： API
SFS Turbo规格类问题 在SFS Turbo文件系统中存放的单个文件最大支持多少？ 每个账号最多可以创建多少个SFS Turbo文件系统？
SFS Turbo计费类问题 如何购买高性能弹性文件服务SFS Turbo？ 如何进行续费？ 如何查看是否欠费？
SFS Turbo访问类问题 SFS Turbo文件系统可以跨VPC访问吗？ 如何从云服务器访问SFS Turbo文件系统？ 可以直接从云下访问高性能弹性文件服务吗？
数据加密 创建与卸载SFS Turbo加密文件系统 通过加密传输保护网络传输链路的数据安全
挂载SFS Turbo文件系统 挂载SFS Turbo文件系统到Linux云服务器 父主题： SFS Turbo文件系统管理
基本配置 配置ModelArts和SFS Turbo间网络直通 配置SFS Turbo和OBS联动 配置SFS Turbo数据自动导出到OBS桶 配置SFS Turbo数据淘汰策略 父主题： 实施步骤
执行yum install bind-utils命令安装） 解析成功，执行挂载NFS文件系统到根目录。 解析失败，请先完成DNS服务器IP地址的配置再执行挂载SFS Turbo文件系统的操作，具体配置操作请参见配置解析域名的DNS服务器。 挂载NFS文件系统到根目录。 mkdir
包。（可通过执行yum install bind-utils命令安装） 解析成功，继续执行挂载文件系统的操作。 解析失败，请先完成DNS服务器IP地址的配置再执行挂载文件系统的操作，具体配置操作请参见配置解析域名的DNS服务器。 挂载NFS文件系统。 挂载到文件系统根目录，执行如下命令：
如果输入错误，则重试挂载命令，输入正确的挂载地址。 原因4：访问文件系统使用的DNS错误。 执行如下命令，确认DNS的正确性： nslookup 文件系统域名 确认解析出来的IP地址是否为100网段。 是 => DNS配置正确，排查其他可能原因。 否 => DNS配置不正确，请参考配置DNS章节重新配置DNS。
API请求的组成，并以调用IAM服务的获取用户Token来说明如何调用API，该API获取用户的Token，Token可以用于调用其他API时鉴权。 您还可以通过这个视频教程了解如何构造请求调用API：https://bbs.huaweicloud.com/videos/102987。 请求URI 请求URI由如下部分组成：
com/v3/auth/projects Content-Type: application/json X-Auth-Token: ABCDEFJ.... 您还可以通过这个视频教程了解如何使用Token认证：https://bbs.huaweicloud.com/videos/101333。 AK/SK认证 AK
常见问题 可以只使用SFS Turbo HPC型文件系统支撑AI训练吗？ 当数据规模较小，不存在冷热数据分级降本诉求，又希望能方便快捷的构建AI训练系统时，可以选择只使用SFS Turbo高性能文件存储支撑AI训练。 可以基于OBS对象存储支撑AI自动驾驶、大模型训练吗？ OBS
SDK概述 本文介绍了SFS Turbo提供的SDK语言版本，列举了最新版本SDK的获取地址。 在线生成SDK代码 API Explorer能根据需要动态生成SDK代码功能，降低您使用SDK的难度，推荐使用。 SDK列表 表1提供了SFS Turbo服务支持的SDK列表，您可以在
通过AITurbo加速保存与加载checkpoint 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
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