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

在硬件上，SSD存储和分布式文件存储 提供更快的读写IO，能显著较本地盘和集中式存储在大并行读写的情况下的性能。
除去硬件，大模型训练的性能，个人认为更多的考虑数据分布、并行读写、可扩展性和容错性几个方面上的因素。
在数据分布上，分布式文件系统或者对象文件系统将数据分布在多个节点上，避免了单一存储节点成为瓶颈的情况。让每个计算节点都能够访问到所需的数据。此外这些存储系统支持并行读写操作，多个计算节点可以同时访问数据。在大规模模型训练中，需要频繁地读取和写入大量的数据，高并行读写能力可以提升系统的整体吞吐量和并行性能。
此外两者可以提供良好的可扩展性和强大的容错性。可扩展性，在处理日益增长的大规模训练数据时候让系统在数据规模扩大时依然保持高性能。也能够在节点故障或数据损坏时提供可靠的数据保护和恢复机制。防止数据丢失，保障大模型训练任务的稳定性。
说了以上的文件系统。提升训练性能，还可以选择一些合适的工具和框架。例如如TensorFlow的分布式训练、PyTorch的DataParallel等支持分布式训练的框架，可以充分利用多个计算节点进行模型训练，提高训练效率。利用分布式数据库来存储训练过程中产生的数据，以支持模型训练的高效进行。
最后我们可以采用模型压缩技术，减小模型的体积，从而减少训练和推理的时间。

在金融行业建设大模型推理集群和训练集群时，选择合适的存储可以大幅度提升大模型的整体性能。以下是一些建议：
（1）高性能存储：
使用专为高性能计算设计的存储系统，这些系统通常具有低延迟、高带宽和高IOPS（每秒输入/输出操作数）的特性。通常支持并行文件系统，这些文件系统经过优化，可处理大量小文件和大规模并行访问。
（2）分布式存储：
采用分布式存储架构，可以在多个节点上分散数据和I/O负载，提高整体性能和可扩展性。还能提供数据冗余和容错能力，增强系统的可靠性。
（3）内存加速存储：
内存加速存储适合作为热数据的缓存层，减少访问延迟并加速训练过程。
（4）存储管理和监控：
采用智能化的存储管理系统，提供存储性能监控、容量规划和故障预测等功能。实时监控存储性能指标，并根据需要进行调整和优化。

在金融行业建设大模型推理集群和训练集群时，选择合适的存储系统对于提升大模型的整体性能至关重要。以下是一些关键的考虑因素和选择建议： 1. 存储性能：推理和训练集群需要能够提供高并发、低延迟的数据访问能力。因此，存储系统应该支持快速的数据访问和检索，尤其是在处理大量小文件时。可以考虑采用全闪存存储系统，它们通常能提供更快的IOPS和更低的延迟。 2. 元数据管理：对于元数据密集型的工作负载，如大模型训练，元数据的管理效率直接影响存储性能。因此，选择支持元数据高效管理的存储系统是非常重要的。可以考虑采用分布式元数据服务，它能够提供更广泛的元数据分布和更高的元数据检索性能。 3. 数据一致性：在训练和推理过程中，数据的一致性和准确性是必不可少的。因此，存储系统应该能够提供强数据一致性和错误恢复机制，确保数据在处理过程中的完整性和可用性。 4. 系统可靠性：金融行业的数据通常具有高敏感性，因此存储系统的可靠性至关重要。选择提供冗余和故障恢复功能的存储解决方案，可以确保系统的高可用性。 5. 成本效益：在考虑性能的同时，也需要注意成本效益。一些存储系统可能提供智能数据分层功能，可以根据数据访问的频率自动将数据迁移到不同的存储层，从而平衡性能和成本。 6. 易用性和集成：存储系统应该与现有的基础设施和工具无缝集成，且对终端用户友好。这有助于简化部署和管理流程，并降低运营成本。 7. 扩展性：考虑到金融行业数据量的快速增长，存储系统应该具备良好的横向扩展能力，能够随着业务的发展轻松扩展存储容量和处理能力。 8. 技术支持和服务：良好的客户服务和专业技术支持对于应对可能出现的技术挑战至关重要。选择那些提供全面支持和服务的存储供应商，可以帮助确保存储系统的稳定运行。 综上所述，金融行业在建设大模型推理集群和训练集群时，应该综合考量存储系统的性能、元数据管理能力、数据一致性、可靠性、成本效益、易用性、集成性、扩展性以及技术服务等因素，选择符合自身业务需求和预算的存储解决方案，以提升大模型的整体性能。

1、推理集群、训练集群：二个集群之间，需要交换大模型容器镜像，因为大模型容器镜像是有几十GB，在容器仓库系统后端需要挂载对象存储。
2、训练集群：训练任务中，共享模型参数、CHECKPOINT中间结果和全量训练数据，宜使用分布式并行文件系统提升性能。

在金融行业建设大模型推理集群和训练集群时，选择合适的存储可以大幅度提升大模型的整体性能，建议如下：

1. 分布式存储：实现数据的并行访问和处理，从而提高数据吞吐量和整体性能。分布式存储具备多租户并发、可断点保存和恢复的能力，适合大模型的训练和推理。适用于大规模数据处理和分析，能够支持PB级及EB级的数据存储。
2. 对象存储：提供了扁平化的命名空间、数据持久性、可扩展性和高可用性。适合存储非结构化数据，如图片、音视频和日志文件等。适用于存储大模型的训练数据、模型文件以及推理结果等。
3. 数据湖：存储各种格式类型的数据，提供了统一的存储平台，可以实现数据的集中管理和访问。通常与大数据处理和分析平台结合使用，支持多种数据处理和分析任务。适用于存储大模型的训练数据、中间结果和最终模型文件等。在数据湖架构中，建议采用存算分离的设计原则，将计算资源和存储资源分离，以提高系统的可扩展性和灵活性，支持高效的数据索引和查询功能，以便快速访问和管理数据。
4. 集中存储：统一的存储平台，可以方便地管理和访问数据。具有较高的数据一致性和可靠性，适用于对数据安全性要求较高的场景。