如何快速加载大模型需要的数据并进行训练？

加速训练效率可以采用以下技术手段：

1. 分布式训练：将训练数据分成多个部分，分配给多个GPU进行训练，从而加快训练速度。这需要使用分布式框架，如TensorFlow、PyTorch等。
2. 梯度累积：将多个小批量数据的梯度累积起来，再进行一次参数更新，从而减少GPU内存的使用，提高训练效率。
3. 自适应学习率：根据梯度的大小自动调整学习率，从而加快训练速度。
4. 模型剪枝：通过删除不必要的神经元或连接，减少模型的大小和计算量，从而提高训练速度。

存储技术对加载数据减少GPU等待时间、降低训练耗时等方面的作用：

1. SSD硬盘：相比传统的机械硬盘，SSD硬盘具有更快的读写速度，可以减少GPU等待时间，提高数据加载速度，从而加快训练速度。
2. 数据压缩：将数据进行压缩，可以减少存储空间的占用，从而减少数据加载时间，提高训练速度。
3. 数据分片：将数据分成多个部分，存储在不同的硬盘上，可以减少单个硬盘的读写负载，提高数据加载速度，从而加快训练速度。

总之，加速训练效率需要采用多种技术手段，而存储技术对于加载数据减少GPU等待时间、降低训练耗时等方面也有重要作用。银行行业可以根据自身需求和实际情况，选择适合自己的技术手段和存储方案，从而提高AI模型的训练效率和性能。