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通过上一期文章《AI+云平台 | 全闪云底座迎战》我们了解到了AI背景以及AI容器云存储平台的搭建，本期我们介绍AI工作流程中的重要组成部分——模型训练。
Q：什么是模型训练呢
A：AI模型训练是指使用大量的数据集来训练机器学习或深度学习模型，以使其能够从数据中学习并进行预测或分类。在AI模型训练过程中，模型通过不断调整参数和权重，逐渐提高对数据的准确性和泛化能力。以下是AI模型训练的一般流程：
AI模型训练的一般流程
数据准备：准备训练数据集，包括特征数据和标签数据。数据集应该经过清洗、标准化和分割，确保数据质量和可靠性。
模型训练：根据任务的复杂性和数据特点选择合适的模型结构和算法。通过反向传播算法，将训练数据输入模型中，计算损失函数并使用优化算法更新模型参数。不断迭代优化模型，直到模型收敛或达到停止条件后，使用验证集或测试集评估训练好的模型的性能，根据评估结果调整模型结构或超参数。
模型部署：在模型训练完成后，将模型部署到生产环境中，接收新的数据并进行预测或分类。
AI模型训练是机器学习和深度学习领域的核心任务，通过不断迭代和优化模型，可以提高模型的预测准确性和应用性能。
在当今AI热潮的爆发期，非结构化数据也在以一种井喷式的速度持续增长。在AI模型训练过程中，需要处理大量的数据，并且通常需要进行多次迭代训练，这对后端存储的性能和空间带来了很大的压力，对支撑存储系统不仅在容量、性能还有可靠性上都有很高的要求，具体的需求如下：
大容量：模型训练通常需要大量的训练数据集，这些数据集可能包含大量的特征数据和标签数据。因此，需要具有足够大容量的存储系统来存储这些数据。
高性能：在模型训练过程中会生成大量的元数据，需要频繁地访问元数据以及对大量数据的读取和写入。因此，存储系统需要具有高速的检索和读写性能，以保证训练过程的效率。
可扩展性：在分布式模型训练中，多个计算节点可能同时访问存储系统来获取数据。为支持并行访问和计算，存储系统需要具有高度的可扩展性和并发性。
可靠性：由于模型训练过程中可能出现异常情况或数据丢失，需要备份关键数据并能够快速恢复数据。因此，存储系统需要具有可靠的备份和恢复机制。
综合考虑以上存储需求，选择适合的存储解决方案可以帮助提高AI模型训练的效率和性能，同时确保数据的安全性和可靠性。高性能分布式存储系统逐步在成为AI行业的主流。
在目前AI训练场景中，根据其训练规模、数据规模、用户行业，通常会分为小规模、大规模和特殊行业三种场景。如上三种场景对存储的需求也会有相应的差异。
面向简易小规模训练的存储解决方案
通常情况下客户端数量小于10节点的AI训练场景，属于简易小规模场景。存储系统在达到约10GB带宽以及5W IOPS的情况下，基本可满足其应用需求。
综上需求，TaoCloud以FASS全闪分布式存储为数据底座，结合高性能文件网关，组成一套高性能文件存储集群，可提供高可靠、高带宽、高IOPS的文件存储服务。
配置FASS全闪存分布式存储系统作为存储底座，配置SSD硬盘搭配iSCSI / NVMe-oF over TCP协议，组成高性能存储空间；
多台高性能文件网关节点构成一套高可用集群，通过多路径映射及高可用设计，实现从链路到节点的全冗余，充分保证系统安全；
采用25-200GE RoCE / 40-200Gb Infiniband 组网，全面提升网络性能，为AI训练提供高性能、易共享、弹性扩展的存储服务；
可提供大约20GB带宽以及10w IOPS，满足小规模应用训练用户业务需求；
FASS存储底座支持多副本和纠删码冗余，最多实现同时一半节点故障，不会造成数据丢失。保证业务数据正常访问的情况下，充分节约在线和近线存储空间。
面向复杂大规模训练存储解决方案
在客户端数量大于10节点的情况下，该训练场景通常属于复杂大规模场景。对存储系统的性能、容量以及可靠性都有很高的要求。
TaoCloud以FASS全闪分布式存储，结合高性能并行文件系统，构建高性能文件存储集群，为AI训练提供高可靠、高带宽、高IOPS的文件存储服务。
FASS全闪存分布式存储系统作为存储底座，采用iSCSI / NVMe-oF over TCP协议，配置SSD磁盘搭配大比例纠删的冗余方式，构建高性能全闪存储池；
多台Lustre节点构建文件存储集群，通过LUN多路径映射以及SAN高可用设计，可实现集群的高可用、高可靠、高性能，充分保证性能及数据安全；
采用25-200GE （ROCE） / 40-200Gb Infiniband 组网，全面提升集群性能；
配置XDFS 大容量、高性价比存储系统，构建HDD归档存储池，提供归档存储服务，实现数据全生命周期管理，节约在线存储空间；
高性能文件存储系统通过GDS技术，优化数据在 GPU 卡和存储系统之间的搬运效率。
面向特殊场景训练存储解决方案
该场景主要面向高校的科学实验及教学使用，需要存储系统具备大容量、高性价比、高带宽、灵活性等特点，以支持学生进行实验、项目和研究工作，促进人工智能领域的教学和研究发展。
根据特殊场景训练的特性，TaoCloud采用XDFS分布式统一存储系统，配置HDD机械硬盘以及万兆组网，共同构建分布式存储集群。为教育科研实验和教学平台提供大容量、高可靠、高并发的存储支撑平台。
XDFS采用全对称分布式架构设计，支持高达1024节点的动态扩容和EB级数据存储能力，可实现海量数据的池化存储；
通过灵活配置副本和纠删码，可以灵活均衡容量、性能和成本；
支持NFS、CIFS、POSIX、iSCSI以及S3存储协议，可灵活实现多业务支撑与跨平台的数据共享。
算法、算力、数据，并称为人工智能的‘三大要素’。AI模型的质量取决于数据的数量级大小、训练规模的大小、训练精度的高低等。若希望算法进一步提升性能,则需要更多精细化的数据加以训练，不断迭代。可以说，AI的发展，数据是基础也是关键，TaoCloud存储解决方案全面覆盖AI训练的不同场景，通过不同的产品及配置组合，为用户提供稳定且高效的读写服务，有力提升了AI训练效率以及整个系统的运行效能。
下期预告——AI数据的“前世今生”。AI训练的数据从何而来？最终结果如何保存？下期文章将从数据采集和归档两个阶段分别进行介绍，推出高“契合度”存储解决方案。