AI/ML平台中的数据访问模式与策略

AI大模型需要大规模、高质量数据，而数据的高效处理方式是大模型成功的关键，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。

《大模型制胜宝典》白皮书全面介绍了现代AI/ML平台中的数据访问模式，并探讨了机器学习流程各个阶段中数据访问的特征，以及在构建数据和AI平台时可选用的解决方案。

👇扫码免费下载白皮书👇案例1：金融科技巨头-支付宝, 加速数十亿小文件上的大型计算机视觉训练

支付宝是全球最大的移动支付平台之一，服务13亿个人用户和8000万商户。为了给用户提供最佳体验，支付宝依靠机器学习模型来支持各种功能，如欺诈检测、风险评估和个性化推荐。

然而，随着支付宝用户群和交易量的增长，公司开始在模型训练方面遭遇挑战。计算和存储性能之间的差异导致模型训练缓慢且效率低下。此外，专用硬件的高昂成本也给支付宝在预算方面带来了压力。

为了应对这些挑战，支付宝开始使用Alluxio, 作为加速机器学习任务的统一数据访问层。

Alluxio提供位于计算层和存储层之间的高性能缓存，降低延迟并提高吞吐量。使用Alluxio后, 支付宝可以在标准商业化硬件上训练模型，其性价比高于使用专用硬件。

除了提高性能，Alluxio还简化了支付宝的数据管理。Alluxio提供按需数据访问，消除了维护数据副本的需求。这使得数据工程师可以腾出时间专注于其他任务，例如优化模型性能。

使用Alluxio后，支付宝的模型训练速度和效率都得到了显著提升。此外，基础设施成本有所降低，数据工程师能有更多时间来专注于更具战略意义的任务。

案例2：头部在线内容社区-知乎，通过优化GPU利用率达到90%加速模型训练和部署

知乎是中国领先的在线内容社区，目前拥有4亿用户、1亿月活用户和540亿月浏览量。知乎通过训练自定义大语言模型（LLM）来支持其搜索和推荐功能。为了开发LLM，知乎需要高性能的数据访问层来有效地访问位于多个云上的数据。

知乎团队在为LLM构建高性能数据访问层时面临几个挑战。首先，需要找到一种方法来高效地访问位于多个云上的数据。其次，需要确保数据访问层具有可扩展性，能满足LLM训练和部署不断增长的需求。第三，需要确保数据访问层是可靠的，并且能够承受预期之外的故障。

知乎团队选择使用Alluxio作为LLM的高性能数据访问层。Alluxio为模型训练和部署中的大规模数据访问提供统一的加速解决方案。

知乎在部署Alluxio后，在性能、可扩展性和可靠性方面都实现了显著提升。LLM的训练速度提升了2-3倍，模型更新频次由几个小时或几天提高到分钟级别。此外，基础设施成本也降低了50%。

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