大模型训练：K8s 环境中数千节点存储最佳实践

文章预览

今天这篇博客来自全栈工程师朱唯唯，她在前不久举办的 KubeCon + CloudNativeCon + Open Source Summit + AI_dev 中国大会上进行了该主题分享。另有 现场视频 ：https://mp.weixin.qq.com/s/iWFEI_--yTfPKxi5tl_BBA；https://www.youtube.com/watch?v=DmzZHjl-vck Kubernetes 已经成为事实的应用编排标准，越来越多的应用在不断的向云原生靠拢。与此同时，人工智能技术的迅速发展，尤其是大型语言模型（LLM）的推进，导致企业需要处理的数据量急剧增加，例如，Llama 3.1 模型拥有 4050 亿参数，其模型文件的大小达到了 231GB。随着模型参数的增长，模型文件体积也随之增大。 01 Kuberenetes 中大模型训练的存储挑战 随着数据集群规模不断扩大，在 Kubernetes 环境中管理大规模数据集群面临多重挑战： 1. 复杂权限管理 ：大规模 AI 训练往往涉及到上百人算法工程师，对文件系统的权限管理提出了复杂 ………………………………