标签：存储

2026-01-04andy阅读(123)评论(0)

在AI基础设施的运维中，数据存储层的稳定性和可迁移性至关重要。MinIO作为高性能的对象存储解决方案，常用于存储训练数据集、模型权重和推理日志。当需要进行硬件升级、集群扩容或主机维护时，我们必须将运行在Docker中的MinIO实例及其所有...

2025-12-25andy阅读(126)评论(0)

在边缘计算环境中，AI模型的知识产权保护和防篡改是至关重要的。模型文件通常包含大量的专有算法和训练数据信息，一旦泄露或被恶意修改，将造成巨大的经济损失。本文将详细介绍如何结合文件加密和完整性验证，实现模型在边缘设备上的安全存储和验证加载（V...

2025-11-17andy阅读(234)评论(0)

引言：为什么传统格式在云原生时代不再适用？ 在现代AI和科学计算领域，数据集的规模正在爆炸式增长，尤其是在遥感、医学影像、气候模拟和高维传感器数据等场景中，PB级数据已是常态。传统的HDF5或NetCDF文件格式虽然能够存储多维数组，但它们...

2025-11-16andy阅读(234)评论(0)

在现代AI训练工作流中，数据通常存储在对象存储服务（如AWS S3、阿里云OSS）中。然而，由于模型规模和数据集大小的爆炸式增长，存储I/O往往成为训练过程中的首要瓶颈，尤其是在涉及数百万个小文件（例如图像、文本片段）的情况下。对象存储的高...

2025-11-16andy阅读(190)评论(0)

在AI模型部署和基础设施管理中，高可用性（HA）存储至关重要。这不仅包括存储模型二进制文件，更重要的是存储关键的元数据，如模型版本控制、A/B测试配置、推理请求日志以及分布式训练的检查点（Checkpoints）。如果存储层发生故障，整个服...

2025-11-15andy阅读(251)评论(0)

在现代深度学习项目中，数据集和模型检查点往往达到数百GB甚至TB级。传统的Git系统在处理这些大型文件时会变得极其缓慢甚至崩溃。虽然Git LFS（Large File Storage）提供了一个解决方案，但它在处理复杂的ML实验、目录版本...

2025-11-13andy阅读(256)评论(0)

在现代AI训练中，数据访问速度往往成为GPU利用率的瓶颈，尤其是在处理TB甚至PB级数据集时。传统的HDD存储或低速网络存储无法满足大规模模型（如LLMs或高分辨率CV模型）对高吞吐量和低延迟I/O的需求。基于NVMe All-Flash阵...