与传统业务场景相比，大模型对数据存储资源的需求有哪些相同与不同之处？

相同点上面几位老师讲的比较多了，从大模型的生命周期角度补充一下对存储的一些需求：
1、数据的采集和处理阶段，比如网络爬取、清洗标注等，这个阶段主要是要求存储支持丰富的接入协议以及海量的存储空间，高吞吐量。
2、模型的开发设计阶段，该阶段主要涉及并行开发，需要数据存储具备各个兼容各平台能力，比如大数据平台、容器平台等。
3、模型训练阶段，主要是快速读取训练集及checkpoint的保存和读取，需要存储提供非常高效且稳定的数据读写能力。
4、模型推理部署阶段，此阶段我理解主要是计算密集型，但对模型加载和保存有需求，对存储的需求是高性能、高并发。同时具备较高的可靠性。