金融行业建设大模型推理集群和训练集群时，如何选择合适的存储提升大模型的整体性能？

核心是选择性价比高的，存储性能好的，保密性和稳定性兼顾的

1. 分布式文件系统（如Hadoop HDFS、Lustre等）或基于对象存储的文件系统（如Ceph）都是一些优秀的文件系统选泽
2. 物理磁盘存储介质：当前固态盘的存储介质具有更低的访问延迟和更高的读写速度，价格也相对适中，可选择金士顿，华为等厂家。
3. 考虑使用缓存技术来提高模型的读取速度。例如，可以使用分布式内存缓存系统如Redis或Memcached，向量数据库weaviate和milvus等高性能缓存来加速模型
4. 数据压缩和编码：对于大型模型和数据集，可以使用数据压缩和编码技术来减少存储空间和提高数据传输效率。
5. 数据分区和存储策略：在存储大规模模型和数据时，可以采用数据分区和存储策略来提高存储和访问效率。例如，hdfs对数据进行分区存储，hive存储对数据进行分区划分