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【大模型行业应用落地系列】 · “推理集群和训练集群难点”探讨 ● 大语言模型训练过程中，如何提供稳定训练断点保存和恢复的存储能力？ 【议题说明】 随着大语言模型训练规模的不断扩大，训练过程的稳定性和数据安全性变得至关重要。训练过程中难免会遇到中断的情况，可以使用CheckPoint机制来保存训练过程中的模型状态，以便在中断后能够从中断的地方继续训练，进行“断点续训”，如何稳定且高效地保存和恢复训练断点成为了业界和学术界共同关注的重要议题。这对存储有两方面的能力要求，一是读写带宽能力，二是保存CheckPoint数据的可靠性能力。为了解决这个问题，本议题综合考虑存储策略、存储硬件性能和容错设计。通过合理的存储策略，可确保训练数据的安全可靠；通过优化硬件性能，可提高存储效率；而容错设计则能够在
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