在分布式训练（DLC）中挂载OSS - 人工智能平台 PAI

在提交DLC训练任务时，您可以通过代码配置或挂载的方式配置OSS、NAS、CPFS或MaxCompute存储，从而方便地在训练过程中直接读写相应存储中的数据。本文为您介绍如何在DLC训练任务中进行OSS、MaxCompute、NAS或CPFS的存储配置。

前提条件

已开通PAI（DLC）并创建工作空间。具体操作，请参见开通PAI并创建默认工作空间。
（可选）配置OSS数据存储时，需要完成以下准备工作：
- 已开通OSS并完成PAI访问授权，详情请参见开通OSS和PAI服务账号授权。
- 已创建OSS存储空间（Bucket），详情请参见控制台快速入门。
（可选）配置NAS数据存储时：需要创建通用型NAS文件系统，详情请参见创建文件系统。
（可选）配置MaxCompute存储时：需要开通MaxCompute并创建MaxCompute项目，详情请参见开通MaxCompute和创建MaxCompute项目。

在创建分布式训练（DLC）任务时，挂载OSS数据。支持以下几种挂载类型，具体配置方法，请参见创建训练任务。

挂载类型	描述
数据集	通过数据集（自定义数据集和公共数据集）进行挂载，其中公共数据集只支持只读挂载模式。选择对象存储OSS类型的数据集，并配置挂载路径，当执行DLC任务时，系统会按照该路径来访问OSS中的数据。
直接挂载	直接挂载OSS Bucket存储路径。

当前DLC底层使用JindoFuse来挂载OSS。使用DLC的默认配置有功能限制（详情请参见JindoFuse），并不适合所有的场景。您可以通过调整参数，来适配具体的场景。具体操作，请参见JindoFuse。

DLC任务支持使用OSS Pytorch Connector或OSS SDK来读写OSS数据。您可以在创建训练任务时，通过代码配置来配置相关代码文件。具体代码示例，请参见OSS Pytorch Connector或OSS SDK。

通过挂载数据集方式进行NAS/CPFS存储配置。您可以在创建分布式训练（DLC）任务时，绑定NAS/CPFS类型的自定义数据集。具体配置方法，请参见NAS使用。

通过非挂载的方式进行MaxCompute存储配置。您可以在创建训练任务时，通过代码配置来配置相关代码文件。具体代码示例，请参见MaxCompute使用。