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。

人工智能存储架构师指南

正文完

发表至：系统工具

2023-06-12

Firefox 91、91 ESR 和 78.13 ESR 已经可供下载

Figma Config 大会发布了自己的 AI 设计功能

Adobe 推出Creative Cloud Express 免费登场

免费 AI 文件分析神器 ChatDOC 快速将 200 页 PDF 文件以 ChatGPT 分析

Forza Horizon 5 在 Windows 11 中崩溃？这是该怎么做

使用免费软件或在线工具删除PDF限制

如果您的 Twitter 帐户被黑了如何解决

Openai微调分类器以提高真实性

新的Arduino IoT Cloud Remote应用程序

如何使用ASUS GPU Tweak II在Windows 10中超频GPU

如何保护您的iPhone免受安全威胁

华为Mate60Pro卫星通话不想用了，怎么关闭？

WhatsApp 一键将语音信息变文字

如何在没有“关闭多个标签”警告的情况下关闭 Firefox

剪映如何导入文本即可自动生成字幕匹配视频的操作方法和教程

如何从CMD运行病毒扫描

谷歌的生成式 AI 学习课程

Falcon：一个效果很好的开源模型

文章搜索

热门文章