根据需求，主要是处理30亿条交易数据，并利用机器学习为交易地址打上标签，使用Hadoop和Spark是一个合适的大数据平台方案。数据量：Hadoop适合存储海量的数据，并提供了多种技术组件用于查询和分析，由于本需求是30亿条数据进行存储和处理，所以选择Hadoop是合适的。Spark是基于内存的...(more)

不全，打不开

大模型作为新的应用范式，对数据存储的需求与传统业务有所不同。本议题交流核心是分析大模型应用对数据存储需求的特殊性在哪些方面？ 又有哪些与传统业务数据存储需求一致的地方？...(more)

微调过程中，有很多种种任务，如何收集和标注多种情况的数据，对提升大模型的综合能力应对有重要意义，希望大家可以针对：长尾场景下的数据如何清洗进行探讨，可以从方法，措施，以及注意点方面进行共识交流？...(more)

存储作为数据安全的最后一道防线，离数据最近，需要关注数据的韧性能力，即当网络层、主机层被攻破后，能提供至少一份安全数据副本，该安全数据副本具备尽可能不被攻击、不被恶意破坏、数据内容干净有效可恢复。实现数据的快速安全恢复。...(more)

开阔眼界，紧跟技术潮流

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