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通过OBS与SFS Turbo存储联动，可以将最新的训练数据导入到SFS Turbo，然后在训练作业中挂载SFS Turbo到容器对应ckpt目录，实现分布式读取训练数据文件。 创建SFS Turbo文件系统前提条件： 创建SFS Turbo文件系统前，确认已有可用的VPC。
精度调试：TensorBoard可视化 TensorBoard是TensorFlow的可视化工具包，提供机器学习实验所需的可视化功能和工具。TensorBoard能够有效地展示训练过程中的计算图、各种指标随时间的变化趋势以及训练中使用到的数据信息，帮助用户快速识别训练精度问题。 在
精度比对 精度比对功能主要针对两类场景的问题： 同一模型，从CPU或GPU移植到NPU中存在精度下降问题，对比NPU芯片中的API计算数值与CPU或GPU芯片中的API计算数值，进行问题定位。 同一模型，进行迭代（模型、框架版本升级或设备硬件升级）时存在的精度下降问题，对比相同模型在迭代前后版本的
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工作流运行时，如果storage对象配置的根路径为"/root/"，则系统自动创建相对目录，最后得到的路径为"/root/执行ID/directory_path" 进阶用法 Storage 该对象是InputStorage和OutputStorage的基类，包含了两者的所有能力，可以供用户灵活使用
ModelArts针对上述使用场景，在给出系统化推理业务昇腾迁移方案的基础上，提供了即开即用的云上集成开发环境，包含迁移所需要的算力资源和工具链，以及具体的Notebook代码运行示例和最佳实践，并对于实际的操作原理和迁移流程进行说明，包含迁移后的精度和性能验证、调试方法说明。
图3 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置，并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径：输入镜像容器中的工作路径 /home/ma-user/work/ 存储位置：输入用户的“子目录挂载”路径。如果默认没有填写，则忽略。
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SFS Turbo（弹性文件服务Turbo）： 主要用于提供高性能的共享文件存储服务，允许多个训练节点同时访问同一份数据，从而加速训练过程，适合处理大量小文件和高并发访问，支持NFS和CIFS协议，与大多数应用程序和操作系统兼容。
SFS Turbo（弹性文件服务Turbo）： 主要用于提供高性能的共享文件存储服务，允许多个训练节点同时访问同一份数据，从而加速训练过程，适合处理大量小文件和高并发访问，支持NFS和CIFS协议，与大多数应用程序和操作系统兼容。
图3 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置，并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径：输入镜像容器中的工作路径 /home/ma-user/work/ 存储位置：输入用户的“子目录挂载”路径。如果默认没有填写，则忽略。
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