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大模型制胜宝典丨解密AI高效数据访问策略

机器学习工作流的架构和考量

人工智能(AI)技术的应用正在迅速发展,如今兴起的生成式AI进一步加速了AI应用,使得AI成为增加企业营收、提高客户满意度和企业生产效率的当务之急。AI项目成功的关键在于数据访问,因此为应用程序迅速提供数据的能力至关重要。随着AI应用场景日趋复杂化,我们需要了解数据访问模式并采取合适的解决方案。

数据访问之所以成为影响AI项目成败的关键,有以下几个方面原因:

  • 高质量的Al模型需要访问大规模数据集
  • 无论是在混合云/多云还是单云环境中,数据访问速度均慢且成本高
  • 增加模型大小会降低应用性能
  • GPU实例的可用性有限,需要进行远程数据传输
  • 高质量的Al模型需要访问大规模数据集

基于以上种种需求,Alluxio可提供相应的解决方案。Alluxio能将机器学习引擎与不同的存储系统连接起来,并跨区域和跨云将数据虚拟化,以统一的方式访问和管理来自不同数据源的数据。Alluxio 提供针对按需数据访问进行优化的架构,能在恰当的时间访问正确的位置来获取数据。

 

Alluxio的解决方案可带来如下价值:

  • 自动从现有数据湖加载/卸载/更新数据
  • 基于数据访问模式更快地访问训练数据
  • 提供高数据吞吐,确保最佳数据访问性能,从而让GPU得到充分利用
  • 加速模型部署,并未推理节点提供高并发模型服务
  • 无需管理数据副本,从而提高数据工程团队的效率
  • 降低云存储API和流量成本,例如S3 GET请求的成本、数据传输成本等

使用Alluxio后,GPU利用率得到大幅提升,Alluxio将数据加载时间由82%缩短至1%,将GPU利用率由17%提升至93%。

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