架构师的AI存储指南！

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点击蓝字 关注我们 为机器学习项目选择最佳存储是至关重要的。工程师需要创建多个版本的数据集，并用不同的模型架构进行实验。当模型被推广到生产环境时，必须在对新数据进行预测时高效运行。 作为一名 AI/ML 架构师，这一直是 笔者 过去几年的生活。 本文将分析 对 训练 和服务模型的项目需求以及可用选项的了解 ， 涵盖从传统的文件系统到现代云原生对象存储的所有内容，这些对象存储是为与大型语言模型 ( LLM ) 和其他生成式 AI 系统相关的大规模性能需求而设计的。 在我们深入研究需求之前，回顾一下当今软件行业中正在发生的事情将是有益的。正如你将看到的，机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 的发展正在推动需求。 ML 和 AI 的现状 能够以接近人类的精确度进行聊天的大型语言模型 ( LLM ) 正在主导媒体。这些模型需要大量的数据来训练 ………………………………