机器学习存储解决方案

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挑战与痛点

Why JuiceFS?

基于 JuiceFS 的 AI 场景 架构图
基于 JuiceFS 的 AI 场景 架构图
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上汽云模型训练速度提升 300%

一个高精度 AI 模型离不开大量的优质数据集,这些数据集往往由标注结果文件和海量的图片组成。在数据量比较大的情况下,模型训练周期也会相应加长。那么有什么加快训练速度的好方法呢?本文介绍了上汽云数据中心 AI 平台使用 JuiceFS 帮助模型训练速度提升 300% 的实践过程。
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深势科技多云存储架构实践

2020 年末,谷歌旗下 DeepMind 研发的 AI 程序 AlphaFold2 在国际蛋白质结构预测竞赛上取得惊人的准确度,使得“ AI 预测蛋白质结构”这一领域受到了空前的关注。深势科技为大家分享其搭建基础平台时的实践与思考。AI 场景中的使用的数据有哪些新特点?混合云架构如何与超算平台结合?为何会选择 JuiceFS?
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云知声超算平台基于 JuiceFS 的存储优化实践

在AI场景中,文件存储中面临一些新的变化:非结构化数据、大量的小文件、训练数据读多写少等。这些变化,给存储带来新的挑战。今天我们邀请到“云知声”,一家从事语音及语言处理的AI企业,为大家分享他们的存储优化实践

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