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juicefs-csi-in-multi-thousand-node-kubernetes-clusters-for-llm-pre-training-juicefs-csinanollmying-xiao-zhen-zhi-ze-kuberneteszhong-shi-weiwei-zhu-juicedata.pdf

上传人: 山海 编号:627264 2025-04-21 32页 5.08MB

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JuiceFS CSI在多节点Kubernetes集群中的使用,为大型语言模型预训练提供解决方案。Weiwei Zhu,Juicedata的工程师,也是JuiceFS CSI驱动的维护者,在此分享他们的研究成果和实践经验。文章首先指出了在Kubernetes中进行大型语言模型(LLM)训练所面临的存储挑战,如模型参数的规模、存储的弹性、多云架构中的数据一致性和安全性等。接着,文章详细介绍了JuiceFS,一种适用于云的、开源的分布式文件系统,如何解决这些挑战。JuiceFS通过将文件数据分割并存储在对象存储中,支持多种对象存储协议,并通过高效的元数据引擎来管理文件元数据。此外,JuiceFS在Kubernetes中提供了静态和动态的卷配置,支持数据隔离、加密和POSIX兼容性,以及通过缓存组优化性能。文章还分享了对多节点集群的优化策略,包括通过共享挂载Pod和优化ApiServer的压力来提高资源使用效率和稳定性。最后,文章以一个演示结束,展示了JuiceFS在Kubernetes中使用的影响,特别是对于大型模型读取速度的提升。总体而言,JuiceFS提供了一种在Kubernetes集群中进行LLM预训练的高性能、成本效益和安全的存储解决方案。
"JuiceFS如何优化多节点集群存储?" "JuiceFS在Kubernetes中的实际应用演示是怎样的?" "如何通过JuiceFS实现大型模型训练的高效存储与数据安全?"
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