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？

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。