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数据有诸多好处，它可以保证不同服务器上访问数据的一致性，减少不同服务器上分别保留数据带来的数据冗余等。另外以 AI 生态中非常流行的开源深度学习框架PyTorch为例，PyTorch默认会通过文件接口访问数据，AI算法开发人员也习惯使用文件接口，因此文件接口是最友好的共享存储访问方式。
已经在OBS上创建好普通OBS桶，请参见创建普通OBS桶。 已经安装obsutil，请参考下载和安装obsutil。 登录Imagenet数据集下载官网地址，下载Imagenet21k数据集：http://image-net.org/。 下载格式转换后的annotation文件：ILSVRC2021wi
ModelArts：AI开发平台，采用多机多卡分布式训练。 VPC：虚拟私有云和子网。 算法及数据：准备AI训练需要的算法及数据集，如Swin-Transformer算法，及ImageNet21K数据集。 说明： 为了提供最佳加速性能，建议SFS Turbo HPC文件系统和ModelArts资源池就近
您可以在CES云监控服务上监控和SFS 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。
使用公网迁移 背景说明 用户可以将本地NAS存储中的数据，通过公网迁移至云上SFS Turbo中，进行云上业务拓展。 此方案通过在云上和本地分别创建一台Linux操作系统的服务器，将本地NAS存储中的数据迁移至云上。两台服务器端口号22的出入方向需允许访问。本地服务器用于访问本地
跨服务器迁移（rclone工具） 方案概述 用户可以将本地NAS存储中的数据，使用rclone工具通过公网或内网迁移至云上SFS Turbo中，进行云上业务拓展。 此方案通过在云上和本地分别创建一台Linux操作系统的服务器，将本地NAS存储中的数据迁移至云上。两台服务器端口号2
高性能计算 场景介绍 高性能计算通常指以计算为目的，使用了很多处理器的单个计算机系统或者使用了多台计算机集群的计算机系统和环境。能够执行一般个人电脑无法处理的大资料量与高性能的运算。高性能计算具有超高浮点计算能力，可用于解决计算密集型、海量数据处理等业务的计算需求，如应用于工业设
配置hpc缓存型后端信息 功能介绍 配置hpc缓存型后端信息 接口约束 该接口仅适用于HPC缓存型文件系统 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/sfs-turbo/shares/{share_id}/action 表1 路径参数 参数
构造请求 本节介绍REST 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。
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