搞掂大模型，如何“榨干”每一滴算力？

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。

扫码下载【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：

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： 

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%

更多关于AI数据访问的详细策略内容

可点击下载完整文档

扫码下载宝典

1

数据访问 – AI应用落地面临的障碍；

2

揭秘机器学习工作流中的数据访问模式；

3

优化AI/ML平台中的数据访问 – 架构和基准测试；

4

实际应用场景；

5

总结。

👇点击「阅读原文」亦可下载