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训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中 创建训练任务 父主题： 实施步骤
SFS Turbo性能测试 fio是一个开源的I/O压力测试工具，可以使用fio工具对SFS进行吞吐量和IOPS的性能测试。 前提条件 已在云服务器上安装fio工具。fio可从官网或GitHub下载。 注意和说明 测试性能依赖client和server之间的网络带宽及文件系统的容量大小。
SFS Turbo性能测试 fio是一个开源的I/O压力测试工具，可以使用fio工具对SFS进行吞吐量和IOPS的性能测试。 前提条件 已在云服务器上安装fio工具。fio可从官网或GitHub下载。 注意和说明 测试性能依赖client和server之间的网络带宽及文件系统的容量大小。
创建训练任务 基于SFS Turbo共享文件存储创建ModelArts训练任务。 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中选择“训练管理 > 训练作业”，进入“训练作业”列表。 单击右上角的“创建训练作业”，进入“创建训练作业”页面，在该页面填写训练作业相关参数信息。
-name=randread_test 其中，“/mnt/sfsturbo/fio_test_01 -name”为待测试的目标文件的挂载路径，需具体到文件名，即这里要测试的是“/mnt/sfsturbo”目录下的“fio_test_01 -name”文件，请根据实际填写。 fio结果：
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oint 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练。原生Pytorch系框架在
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为容量型存储，在时延、带宽
将数据从OBS预热到SFS Turbo中 SFS Turbo HPC型文件系统绑定OBS桶后，可以使用数据预热功能，以减少后续训练首次访问数据耗时。 训练任务开始前可通过数据预热功能将文件元数据和数据内容全部从OBS导入到SFS Turbo高性能文件存储中，数据预热功能的具体操作请参考创建SFS
配置SFS Turbo数据自动导出到OBS桶 配置自动导出后，训练过程中周期性写入SFS Turbo文件系统的Checkpoint模型文件会自动以异步方式导出到关联的OBS桶中进行长期保存，无需手工导出，异步导出方式不会占用上层训练任务时间。 SFS Turbo的自动导出功能当前处于受限
管理SFS Turbo文件系统与OBS桶的存储联动 概述 AI训练和推理、高性能数据预处理、EDA、渲染、仿真等场景下，您可以通过SFS Turbo文件系统来加速OBS对象存储中的数据访问。SFS Turbo文件系统支持无缝访问存储在OBS对象存储桶中的对象。您可以指定SFS T
Turbo高性能，加速训练过程 训练数据集高速读取，避免GPU/NPU因存储I/O等待产生空闲，提升GPU/NPU利用率。 大模型TB级Checkpoint文件秒级保存和加载，减少训练任务中断时间。 3 数据导入导出异步化，不占用训练任务时长，无需部署外部迁移工具 训练任务开始前将数据从OBS导入到SFS
性能调优 SFS Turbo性能测试 SFS Turbo时延测试 提升单客户端访问SFS Turbo的性能（Linux）
日志存储、文件共享、内容管理、网站 日志存储、文件共享、内容管理、网站 AI训练、自动驾驶、EDA仿真、渲染、企业NAS应用、高性能web应用 AI训练、自动驾驶、EDA仿真、渲染、企业NAS应用、高性能web应用 大规模AI训练、AI大模型、AIGC 大规模AI训练、AI大模型、AIGC 表2 SFS Turbo上一代文件系统
资源和成本规划 本节介绍最佳实践中资源规划情况，包含以下内容： 表1 资源和成本规划内容说明 维度 说明 资源规划 OBS：存放训练数据集、预训练模型等数据资源的桶，桶存储类别为“标准存储”，桶策略为“私有”。 SFS Turbo：文件系统类型为“HPC型”，存储类型请根据存储容
支持文件系统挂载的操作系统 已通过兼容性测试的操作系统如表1所示。 表1 支持文件系统挂载的操作系统列表 类型 版本范围 CentOS CentOS 5,6,7 for x86 Debian Debian GNU/Linux 6,7,8,9 for x86 Oracle Oracle
日志存储、文件共享、内容管理、网站 日志存储、文件共享、内容管理、网站 AI训练、自动驾驶、EDA仿真、渲染、企业NAS应用、高性能web应用 AI训练、自动驾驶、EDA仿真、渲染、企业NAS应用、高性能web应用 大规模AI训练、AI大模型、AIGC 大规模AI训练、AI大模型、AIGC 表2 SFS Turbo上一代文件系统
实施步骤 创建资源 基本配置 训练 例行维护 父主题： 面向AI场景使用OBS+SFS Turbo的存储加速实践
Turbo文件系统的性能使用情况。当AI算力集群规模变大，大模型参数量变大，导致Checkpoint读加载时间变长时，或训练数据集加载由于存储读写带宽不足导致拖慢AI训练时，您可以对SFS Turbo进行性能扩容，以缩短数据加载时长。详情可参见SFS Turbo监控指标说明和创建告警规则。
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。 4 训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中。 创建训练任务。 5 例行运维 使用OBS+SFS Turbo的存储加速方案的过程中，您可以进行采取以下运维措施，保证系统正常高效运行：
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