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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
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。
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。
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？
AI人工智能的实现需要大量的基础设施资源，包括高性能算力，高速存储和网络带宽等基础设施，即“大算力、大存力、大运力”的AI基础大设施底座，让算力发展不要偏斜。
父主题： 训练
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 参数 标准型 标准型-增强版
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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。
如果您的业务对时延比较敏感，并且您知道业务需要访问哪些目录和文件，比如AI训练等场景涉及海量小文件，对时延比较敏感，可以选择提前导入指定目录和文件。
SFS Turbo：文件系统类型为“HPC型”，存储类型请根据存储容量和性能需求选择，AI场景建议选择250MB/s/TiB及以上的存储类型。 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。
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
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： SFS Turbo容量监控及告警。 SFS Turbo性能监控。
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。
在实际训练代码（以pretrain_gpt.py为例）里，import一行代码就可完成所有适配。
创建ModelArts资源池 以常见的专属资源池为例，专属资源池提供独享的计算资源，可用于Notebook、训练作业、部署模型。专属资源池不与其他用户共享，更加高效。在使用专属资源池之前，您需要先创建一个专属资源池，操作指导请参考创建专属资源池。 父主题： 实施步骤
配置ModelArts网络关联SFS Turbo ModelArts网络关联SFS Turbo后，可直接在ModelArts的Notebook开发及训练环境中挂载SFS Turbo共享文件系统，并访问其中的数据。
AITurbo AI场景加速 加速保存与加载checkpoint 父主题： 数据管理
加速保存与加载checkpoint 加速原理与安装AITurbo SDK 适配pytorch 父主题： AITurbo AI场景加速
面向AI场景使用OBS+SFS Turbo的存储加速实践 方案概述 资源和成本规划 操作流程 实施步骤 常见问题
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