ALLUXIO：大模型制胜宝典解密AI高效数据访问策略白皮书（25页）.pdf

1、大模型制胜宝典大模型制胜宝典该白皮书全面介绍了现代AI/ML平台中的数据访问模式，并探讨了机器学习流程各个阶段中数据访问的特征，以及在构建数据和AI平台时可选用的解决方案。解密AI高效数据访问策略机器学习工作流的架构和考量摘要01/24目前，人工智能（AI）技术的应用正在迅速发展，49%的企业首席信息官（CIO）表示正在使用或计划使用AI技术1。如今兴起的生成式AI进一步加速了AI应用，使得AI成为增加企业营收、提高客户满意度和企业生产效率的当务之急。AI项目成功的关键在于数据访问，因此为应用程序迅速提供数据的能力至关重要。随着AI应用场景日趋复杂化，我们需要了解数据访问模式并采取合适的解决方

2、案。该白皮书全面介绍了现代AI/ML平台中的数据访问模式，并探讨了机器学习流程各个阶段中数据访问的特征，以及在构建数据和AI平台时可选用的解决方案。摘要1.数据访问 AI应用落地面临的障碍2.揭秘机器学习工作流中的数据访问模式 2.1机器学习工作流的各个阶段 2.2数据访问模式 2.2.1什么是数据访问模式？2.2.2机器学习工作流中的数据访问模式 2.2.3单云数据访问模式 2.2.4多云/多区域数据访问模式 2.3需考虑的因素3.优化AI/ML平台中的数据访问-架构和基准测试 3.1架构概览 3.2 由Alluxio赋能的模型训练的性能和GPU利用率基准测试 3.2.1深度学习算法和数据集

3、 3.2.2部署和设置 3.2.3基准测试结果4.实际应用场景 4.1金融科技巨头-支付宝,加速数十亿小文件上的大型计算机视觉训练 4.2头部在线内容社区-知乎，通过优化GPU利用率达到90%加速模型训练和部署5.总结关于作者目录02/241367889101112141516161617181920222403/24第一章数据访问 AI应用落地面临的障碍04/24一、数据访问 AI应用落地面临的障碍数据访问是AI应用落地中的一项重大挑战。Gartner研究发现，数据可访问性是AI应用落地的最大障碍2。（图1:Gartner-AI应用落地面临的障碍2)数据访问之所以影响AI项目成功，原因有以下

4、几个方面：高质量的AI模型需要访问大规模数据集与传统的企业应用程序相比，AI任务需要的数据量要大的多。AI模型的质量和准确性在很大程度上取决于是否能够访问大量的训练数据。要高效应用AI，对数据的需求不仅仅在于数据量大小，还与数据多样性和复杂度有关。访问数据的能力会大大影响AI项目的整体结果。无论是在混合云/多云还是单云环境中，数据访问速度均慢且成本高对于企业而言，相关的数据集通常位于不同的云环境、数据中心或地理区域。AI应用需要能够访问任意位置的数据。跨分布式云环境访问数据可能会导致明显延迟，以及较高的云存储API成本和流量成本。即使在单一云环境/地理区域的情况下，由于大多数持久化存储是为低成

5、本存放海量数据而设计的，因此也会面临数据访问性能低下的挑战。05/24一、数据访问 AI应用落地面临的障碍增加模型大小会降低应用性能随着AI技术的发展，AI模型变得越来越大、越来越复杂。根据 OpenAI 的研究，最先进的AI模型规模平均每3-4个月就会增加1倍 3。此外，为了追求准确性，模型需要经常更新并重新部署上线。对于下游应用来说，对大模型文件进行高并发访问难度很大。GPU 实例的可用性有限，需要进行远程数据传输如今，GPU 已成为稀缺资源。例如，配备 A100 GPU 的 Amazon EC2 P4 实例可能仅在某些AWS 区域 4 可用，而训练数据则位于远端。因此将数据传输到 GPU

6、 实例进行模型训练时，会导致模型训练缓慢且流量成本高昂。GPU 等待数据获取，导致 GPU 利用率不足GPU是AI任务的重要加速器。但是，GPU的单位时间算力成本高昂。最大限度地提高 GPU 利用率并减少数据访问导致的GPU空闲等待时间至关重要。这其中的挑战在于如何能持续向GPU提供数据从而避免计算闲置。因此，数据访问速度成为瓶颈。要想应对数据访问中的挑战，需要充分了解 ML工作流各个阶段的数据访问特征。06/24第二章揭秘机器学习工作流中的数据访问模式07/24二、揭秘机器学习工作流中的数据访问模式（图2：机器学习工作流的各个阶段）2.1机器学习工作流的各个阶段机器学习工作流包括模型开发生命