人工智能存储架构师指南

人工智能存储架构师指南

在机器学习项目中选择最佳存储方案是至关重要的。研究工程师需要创建多个数据集版本并尝试不同的模型架构。当模型被推广到生产环境时，它必须在处理新数据时高效运行。一个在生产环境中运行良好训练的模型是将人工智能添加到应用程序中的最终目标。存储选项包括传统的文件系统变体和专为大型语言模型和其他生成式人工智能系统的性能扩展要求而设计的现代云本地对象存储。对于生产环境，强烈推荐使用对象存储，因为它在可靠性、安全性、性能、可扩展性和简单性方面都表现出色。

未经允许不得转载：表盘吧 » 人工智能存储架构师指南