数据湖和湖仓一体在大模型训练方面可以发挥积极作用，主要体现在以下几个方面：首先，数据湖能够作为一个集中式存储平台，汇集大量不同来源、不同格式的数据。这对于大模型训练至关重要，因为大模型通常需要大量的数据进行训练，以捕捉数据的复杂模式和关联。数据湖能够提供一个统一...(more)

大模型在运用传统结构化数据时，可以通过一系列步骤和方法来充分利用这些数据资源，提高模型的性能和应用效果。以下是一些关键步骤和考虑因素：数据准备与预处理 ：数据清洗 ：去除重复、错误或不完整的数据，确保数据的准确性和一致性。特征工程 ：根据任务需求，从结构化数据中提取有...(more)

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)

大模式如何与原有架构（如数据湖、湖仓一体、数据仓库）相结合，成为了企业架构中需要考虑的问题。企业需要对现有的数据架构进行全面的评估，了解其功能、数据处理能力、存储容量、查询性能等，有助于确定大模型与原有架构结合的方式和可行性。企业还需定义统一的集成接口标准，使大...(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)

很不错的资料

谢谢分享，办法1可以解决问题。

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