训练日志保存到SFS盘的方法
【摘要】 在专属池+自定义镜像+SFS场景下，部分用户希望能够将训练作业的日志保存到SFS盘，以供后续使用、查看。
本文介绍新版及旧版里如何同步保存日志到SFS盘。
在专属池+自定义镜像+SFS场景下，部分用户希望能够将训练作业的日志保存到SFS盘，以供后续使用、查看。
同时，对应日志也可以在挂载的SFS盘的ECS节点(或Notebook）里，通过Python/shell脚本或专属工具做日志的洞察分析。
下面介绍日志保存到SFS盘且不影响UI界面回显的命令：
# training V1 (Deprecated)
cmd 2>&1 | tee /sfs/${user_path}/logs/${BATCH_TASK_CURRENT_INSTANCE}
# training V2
cmd 2>&1 | tee /sfs/${user_path}/logs/${MA_CURRENT_INSTANCE_NAME}此命令添加到客户启动脚本中，替换原启动命令即可。
其中，cmd为原启动命令，一般为形式为："python train.py --epoch=100 ..."；MA_CURRENT_INSTANCE_NAME（或BATCH_TASK_CURRENT_INSTANCE）是训练任务的id+实例id，保证每个训练节点、训练任务都有唯一的值，方便后续通过训练id来查看。
列表页训练id如下：
详情页训练id如下：
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